python浮点数表示

Ⅰ python中1.0是浮点数还是整数

1.0是浮点数。
浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
在浮点加减运算时，尾数求和的结果也可以得到01.ф?ф或10.ф?ф，即两符号位不等，这在定点加减法运算中称为溢出，是不允许的。但在浮点运算中，它表明尾数求和结果的绝对值大于1，向左破坏了规格化。此时将运算结果右移以实现规格化表示，称为向右规格化。规则是尾数右移1位，阶码加1。当尾数不是1.M时需向左规格化。

Ⅱ Python中的浮点数原理与运算分析

Python中的浮点数原理与运算分析
本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算。分享给大家供大家参考，具体如下：
先看一个违反直觉的例子：
>>> s = 0.
>>> for i in range(10): s += .1
>>> s
0.9999999999999999
# 错误被累加

再看一个更为普遍，直接影响判断逻辑的例子：
>>> from math import sqrt
>>> a = sqrt(2)
>>> a*a == a
False
之所以会出现以上的结果，在于 Python （更准确地说是计算机硬件体系结构）对浮点数的表示，我们来看计算机（基于二进制）对十进制小数 0.1 的表示，十进制小数向二进制小数转换的方法请见 Python十进制小数与二进制小数相互转换。将十进制小数 0.1 转换为二进制时的结果为 0.0001100110011001....，无限循环，计算机无法展示无限的结果，只能对结果进行截断，这是浮点数精度问题的根源。
“==” on floats
基于以上的考虑，当我们进行浮点数的相等比较时，要特别小心，直接使用 == 是有问题的，一种通用的做法即是，不是检测浮点数是否相等，而是检测二者是否足够接近，
>>> a = sqrt(2)
>>> abs(a*a-2) < epsilon
# 判断是否小于某一小量

Ⅲ python怎么输出浮点数

python提供了三种浮点值：内置的float与complex类型，以及标准库的decimal.Decimal类型。
float类型存放双精度的浮点数，具体取值范围依赖于构建python的c编译器，由于精度受限，进行相等性比较不可靠。
如果需要高精度，可使用decimal模块的decimal.Decimal数，这种类型可以准确的表示循环小数，但是处理速度较慢，适合于财政计算。
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简单函数比较floatS是否相等：
def equal_float(a,b):
return abs(a-b)<=sys.float_info.epsilon
其中sys.float_info.epsilon是机器可以区分出的两个浮点数的最小区别
math模块提供了许多可用于floatS的函数：
math.pi:常量3.1415926
math.pow(x,y):x的y次幂（浮点值）
……………….
使用math时先用import math导入该模块
十进制数字
decimal模块可以提供固定的十进制数，精度可以自己定。要创建Decimal，要先用import decimal导入模块。
十进制数是用decimal.Decimal()函数创建的，该函数可以接受一个整数或字符串作为参数，但不能以浮点数作参数。如果用字符串作为参数，可以使用简单的十进制数表示或指数表示，另外，decimal.Decimal的精确表述方式可以可靠的进行相等性比较。
（python3.1开始,使用decimal.Decimal from-float()函数将floats转换为十进制数，以float型数作为参数，并返回与该float最为接近的decimal.Decimal）

Ⅳ 既然浮点数可以表示所有整数数值,python语言为何要提供整数和浮点数两种数据

浮点数在超过15位数字计算中会产生误差，这个误差与计算机内部采用二进制有关，所以使用浮点数无法进行高精度的运算。

如图，python中运行的结果

>>>3.1415926535897924
3.1415926535897922

由于python语言能够支持无限制且准确的整数运算，因此，如果希望获得高精度的运算结果，用整数不用浮点数

Ⅳ 在python中 float是什么意思

float是一种数据类型。

浮点型数据类型，FLOAT 数据类型用于存储单精度浮点数或双精度浮点数。浮点数使用IEEE（电气和电子工程师协会）格式。浮点类型的单精度值具有 4 个字节，包括一个符号位、一个 8 位 二进制指数和一个 23 位尾数。

由于尾数的高顺序位始终为 1，因此它不是以数字形式存储的。此表示形式为 float 类型提供了一个大约在 -3.4E+38 ~ 3.4E+38 之间的范围。

(5)python浮点数表示扩展阅读：

相关用法

存储为二进制分数的尾数大于或等于 1 且小于 2。对于 float 和 double 类型，最高有效位位置的尾数中有一个隐含的前导 1，这样，尾数实际上分别为 24 和 53 位长，即使最高有效位从未存储在内存中也是如此。

浮点包可以将二进制浮点数存储为非标准化数，而不使用刚刚介绍的存储方法。“非标准化数”是带有保留指数值的非零浮点数，其中尾数的最高有效位为 0。

通过使用非标准化格式，浮点数的范围可以扩展，但会失去精度。您无法控制浮点数以标准化形式还是非标准化形式表示；浮点包决定了表示形式。

用法举例

如果存储比精度更重要，请考虑对浮点变量使用 float 类型。相反，如果精度是最重要的条件，则使用 double 类型。

浮点变量可以提升为更大基数的类型（从 float 类型到 double 类型）。当您对浮点变量执行算术时，通常会出现提升。此算术始终以与具有最高精度的变量一样高的精度执行。例如，请考虑下列类型声明：

float f_short;double f_long;long double f_longer;f_short = f_short * f_long;

在前面的示例中，变量f_short提升到类型 double 并且与f_long相乘；然后，结果舍入到类型 float，然后赋给f_short。

Ⅵ python的浮点数运算是不是精度有问题阿

再计算机的硬件中，浮点数以二进制小数表示。比如小数

[python]view plain

• 0.125

可看做1/10+2/100+5/1000，同样的方式二进制小数

[python]view plain

• 0.001

• 可看做0/2+0/4+1/8。

这两个小数实际的值是相同的，唯一的不同是0.125是十进制表示，0.001是二进制表示。可是不幸的是，多数的十进制小数不能用二进制小数准确的表示。通常，你输入的十进制浮点数只能由存储在机器中的二进制浮点数近似表示。无论你使用多少位二进制数字，十进制的0.1都不能准确的由二进制小数表示，其是无限重复的小数

[python]view plain

• 0....




• 在一个运行python的典型计算机中，一个浮点数具有53位的精度，所以十进制的0.1在内部会以如下形式存储

[python]view plain

• 0.0011010




实际中，我们很容易忘记存储的数据是原始十进制的的近似表示。Python只会显示出以二进制形式存储再计算机中的真正十进制数的近似数。如

[python]view plain

• 0.



• 其中的多数位数都不会被人使用到，所以python只显示它的四舍五入后的值

[python]view plain

• 0.1



• 在实际中有很多这样的例子可以说明：

[python]view plain

• >>>0.1+0.2

• 0.30000000000000004




[python]view plain

• >>>round(2.675,2)

• 2.67



• 可以使用decimal模块，可以看到准确的浮点数的值。

[python]view plain

• >>>fromdecimalimportDecimal

• >>>Decimal(2.675)

• Decimal('2.')

Ⅶ python 双精度浮点数用什么表示

Python原生浮点数类型只有一种，叫float，大小为24个字节（我这里Python3.6是这样，别的版本不清楚），本身就是双精度（你打个特别长的小数，最后它会给你截止到15-16位有效数字，这是双精度浮点数的典型特征），不论你是多短的浮点数都是如此

Python和别的语言不一样，每个变量都是对象，而对象里有各种杂七杂八的属性方法，所以内存占用比其他语言大得多

如果希望内存占用更小，而有用单精度的需求，建议使用numpy等第三方库，可以提供对变量类型大小的控制。

Ⅷ python中保留两位小数怎么表示

这里有三种方法，
round(a,2)'%.2f' % aDecimal('5.000').quantize(Decimal('0.00'))
当需要输出的结果要求有两位小数的时候，字符串形式的：'%.2f' % a 方式最好，其次用Decimal。
需要注意的：
1. 可以传递给Decimal整型或者字符串参数，但不能是浮点数据，因为浮点数据本身就不准确。
2. Decimal还可以用来限定数据的总位数。
谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题
基础
浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。

Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。

关于单精度和双精度的通俗解释：
单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。
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Ⅸ pythOn中浮点数可以表示无理数吗

Python只能用表达式表达无理数的求值过程但是无法表示无理数的值。

Ⅹ python // 和 / 的区别是什么

python // 和 / 的区别是：" / " 表示浮点数除法，返回浮点结果;" // " 表示整数除法，返回不大于结果的一个最大的整数。

浮点数与整数相除：假设x除以y，x可能是整数，也可能是浮点数；y可能是整数，也可能是浮点数。不管是除数还是被除数，只要是一个数是浮点数，结果就是浮点数。

if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。

for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。

while语句，当条件为真时，循环运行语句块。

try语句，与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。

class语句，用于定义类型。

def语句，用于定义函数和类型的方法。

pass语句，表示此行为空，不运行任何操作。

assert语句，用于程序调试阶段时测试运行条件是否满足。