浮点数表达方式python

❶ python。print float 两位小数

浮点型(float)：浮点数也就是小数
#方法1：
print("%.2f" % 0.13333)
#方法2
print("{:.2f}".format(0.13333))
#方法3
round(0.13333, 2)

❷ 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。

(2)浮点数表达方式python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。

❸ 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

❹ 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

❺ 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。

❻ 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）

❼ 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。

❽ python的数据类型有哪些

第一种：整数

python可以处理任意大小的整数，当然包含负整数，在python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，比如：1,100，-8080,0,等。

计算机由于使用二进制，所以有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，比如：0xff00。

第二种：浮点数

浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学计数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的。浮点数可以用数学写法，比如1.23,3.15,-9.01等。但是对于很大或者很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x10^9就是1.23e9。

整数和浮点数在计算机内部存储的方法是不同的，整数运算永远是精确的，而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

第三种：字符串

字符串是以“或”括起来的任意文本，比如'abc'，'xyz'等。请注意，“或”本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。

第四个：布尔值

布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在python中，可以直接用True、False表示布尔值，也可以通过布尔运算计算出来。

布尔值可以用and、or或not运算。

and运算是与运算，只有所有都为True，and运算结果才是True。

or运算是或运算，只要其中有一个为True，or运算结果就是True。

not运算是非运算，它是一个单目运算符，把True变成False，False变成True。

第五个：空值

空值是python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

此外，python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型。

❾ 在Python中,为了提高计算精度,为什么采用整数表达浮点数的方法

在Python中,为了提高计算精度,为什么采用整数表达浮点数的方法?在Python中,为了提高计算精度,为什么采用整数表达浮点数的方法?在Python中,为了提高计算精度,为什么采用整数表达浮点数的方法?

❿ 浮点数表示方法

一个浮点数a由两个数m和e来表示：a = m × b^e。在任意一个这样的系统中，我们选择一个基数b（记数系统的基）和精度p（即使用多少位来存储）。m（即尾数）是形如±d.ddd...ddd的p位数（每一位是一个介于0到b-1之间的整数，包括0和b-1)。

如果m的第一位是非0整数,m称作规格化的。有一些描述使用一个单独的符号位(s 代表+或者-）来表示正负，这样m必须是正的。e是指数。

(10)浮点数表达方式python扩展阅读

浮点数就是利用指数达到了小数点“浮动”的效果。从而可以灵活地表达更大范围内的数, 比如 :

3.6879 * 10 ^ 2 = 368.79

1.2345 * 10 ^ 3 = 1234.5

7.89 * 10 ^ 2 = 789

小数点的位置是不固定的。不过对于同一个浮点数，也有很多表达方式， 368.79 可以表达为：

3.6879 * 10 ^ 2

0.36879 * 10 ^ 3

36.879 * 10 ^ 1

由于其多样性， 很多计算机厂商都设计了自己的表示浮点数的规则，以及对浮点数运算的细节。 多样的规则对于程序的可靠性和移植性都是不利的。