python浮点数排序

‘壹’ python中浮点数的处理

我感觉是python版本问题我这里用的3.2版本输出就是1.0

‘贰’ python浮点数比较的问题

这不是Python的问题，有那么一套标准在那里，python只不多是实现了。 你可以看看维基的IEEE浮点数算术标准

‘叁’ 如何利用Python设计语言操作各种不同的浮点数

方法/步骤
第一步，定义一个变量age并赋值为80，打印该变量值，如下图所示：

第二步，将定义的变量age跟字符串拼接到result变量中，打印result结果，结果发现出现类型错误，如下图所示：

第三步，利用str()函数将数字age转换成字符串，然后再次拼接到字符串中，如下图所示：

第四步，Python设计语言中的注释用“#”标识，注释是不打印出来的，如下图所示：

第五步，import this可以展示Python语言中的设计规则，如下图所示：

第六步，将浮点数0.2和0.4相加，结果发现结果不是0.6，如下图所示：

注意事项
注意使用浮点数操作运算
注意数字和字符串转换

‘肆’ 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

‘伍’ 在python中，给字典排序并画饼图

#coding=utf-8
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

res={
11:234,
44:565,
22:453,
33:767,
55:890,
66:67,
77:88
}
labels=[]
fracs=[]
fork,vinres.items():
labels.append(str(k))
fracs.append(v)

explode=[0,0,0,0]#0.1凸出这部分，
plt.axes(aspect=1)#setthis,Figureisround,otherwiseitisanellipse
#autopct，showpercet
plt.pie(x=fracs,labels=labels,explode=None,autopct='%3.1f%%',
shadow=True,labeldistance=1.1,startangle=90,pctdistance=0.6

)
'''
labeldistance，文本的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置
autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数
shadow，饼是否有阴影
startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看
pctdistance，百分比的text离圆心的距离
patches,l_texts,p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本
'''

plt.show()

‘陆’ python数据类型有哪些

Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。

其中数字又包含整型(整型又包括标准整型、长整型(Python2.7及之前版本有)）、浮点型、复数类型、布尔型(布尔型就是只有两个值的整型)、这几种数字类型。列表、元组、字符串都是序列。

1、数字

数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。Python支持多种数字类型：

整型(标准整型和长整型(Python2.7及之前的有这种类型))、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数。

2、标准整型

int，标准整型，在大多数32位机器上标准整型取值范围是-2^31到2^31-1，也就是-2147483648~2147483647，如果在64位机器使用64位编译器，那么这个系统的标准整型将是64位。

3、布尔型

bool，从Python2.3开始Python中添加了布尔类型。布尔类型有两种True和False。对于没有__nozero__方法的对象默认是True。

对于值为0的数字、空集（空列表、空元组、空字典等）在Python中的布尔类型中都是False。

>>>bool(1)
True
>>>bool('a')
True
>>>bool(0)
False
>>>bool('')
False

4、浮点型

float，每个浮点型占8个字节（64位），完全遵守IEEE754号规范（52M/11E/1S）,其中52个位用于表示底，11个位用于表示指数（可表示的范围大约是±10**308.25），剩下的一个位表示符号。这看上去相当完美，然而，实际精度依赖于机器架构和创建Python解释器的编译器。

浮点型值通常都有一个小数点和一个可选的后缀e（大写或小写，表示科学计数法）。在e和指数之间可以用正（+）或负（-）表示指数的正负（正数的话可以省略符号）。

以上是Python核心编程的对浮点型(双精度浮点型)的说明。经过Python实测浮点型默认长度是24字节如果超出这个范围会自动

5、复数类型

complex，在复数中虚数不能单独存在，它们总是和一个值为0.0的实数部分一起来构成一个复数。复数由实数部分和虚数部分构成。表示虚数的语法：real+imagj。

实数部分和虚数部分都是浮点型。虚数部分必须有后缀j或J。

‘柒’ 单精度浮点数前面有8位指数，再前面有符号位，可是为什么8位里面的第一位还是符号

指数也有正负啊，例如10^20与10^-20

‘捌’ python中都有哪些数据类型

python中数据类型有：整型、长整型、浮点型、字符串类型、布尔类型、列表类型、元组类型、字典类型、集合类型。

数据类型是每种编程语言必备属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，正确使用数据类型是十分必要的，不同的语言，数据类型类似，但具体表示方法有所不同，以下是Python编程常用的数据类型：

1. 数字类型

Python数字类型主要包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型），但是在Python3中就不再有long类型了。

int（整型）

在32位机器上，整数的位数是32位，取值范围是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。

long（长整型）

Python长整型没有指定位宽，但是由于机器内存有限，使用长的长整数数值也不可能无限大。

float（浮点型）

浮点型也就是带有小数点的数，其精度和机器有关。

complex（复数）

Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。

2. 字符串

在Python中，加了引号的字符都被认为是字符串，其声明有三种方式，分别是：单引号、双引号和三引号；Python中的字符串有两种数据类型，分别是str类型和unicode类型，str类型采用的ASCII编码，无法表示中文，unicode类型采用unicode编码，能够表示任意字符，包括中文和其他语言。

3. 布尔型

和其他编程语言一样，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。

4. 列表

列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型，可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。

5. 元组

元组和列表一样，也是一种序列，与列表不同的是，元组是不可修改的，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。

6. 字典

字典是一种键值对的集合，是除列表以外Python之中最灵活的内置数据结构类型，列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。

7. 集合

集合是一个无序的、不重复的数据组合，它的主要作用有两个，分别是去重和关系测试。

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‘玖’ python 编程输入一个浮点数,输出这个浮点数由多少个不同的数字组成

a = input('请输入:')
s = set([x for x in str(float(a)) if x!='.'])
print(f'由{len(s)}个数字组成, 分别是{s}')