http://www.cnblogs.com/Raymon-Geng/p/5784290.html 这里有三种方法, round(a,2) '%.2f' % a Decimal('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

本篇讨论的现象可以从下面这段脚本体现出来: >>> x = 0.0 >>> for i in range(10): x += 0.1 print(x) 0.1 0.2 0.30000000000000004 0.4 0.5 0.6 0.7 0.7999999999999999 0.8999999999999999 0.9999999999999999 >>> 即:为什么有几行的输出看起来不对? 因为 Python 中使用双精度浮点数来存储小数.在 Py

Python numpy 浮点数精度问题 在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候,迭代到中间发现没法复现paper里的结果,发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题. 具体问题 矩阵和向量相乘 \[\begin{pmatrix} 3 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 3 & 1.1 &

一.基础知识准备 ​ 奇进偶舍,又称为四舍六入五成双规则.银行进位法(Banker's Rounding),是一种计数保留法,是一种数值修约规则.从统计学的角度,"奇进偶舍"比"四舍五入"更为精确:在大量运算时,因为舍入后的结果有的变大,有的变小,更使舍入后的结果误差均值趋于零.而不是像四舍五入那样逢五就进位,导致结果偏向大数,使得误差产生积累进而产生系统误差."奇进偶舍"使测量结果受到舍入误差的影响降到最低. ​ 数值修约(rounding o

浮点数python默认是17位精度,也就是小数点后16位(16位以后的全部四舍五入了),虽然有16位,但是这个精度越往后越不准. 如果有特殊需求,需要更多的精度,可以用decimal模块,通过更改其里面getcontext()函数里面的prec参数,来决定你想要的浮点数精度. from decimal import Decimal from decimal import getcontext work_context = getcontext() work_context.prec = 100

题目描述 Description 保留两位小数输出一个浮点数. 输入描述 Input Description 一个浮点数.double范围内 输出描述 Output Description 保留两位小数输出 样例输入 Sample Input 11 样例输出 Sample Output 11.00 数据范围及提示 Data Size & Hint C++用 printf("%.2lf",a); Pascal用 writeln(a:0:2); C++和Pascal用户都请使用do

Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确.比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100而python是以双精度(64)位来保存浮点数,多余的位会被截掉,所以看到的是0.1,但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1,参与运算后,也就有可能点误差,特别是金融邻域里面,对精度更是要求

利用round(number[, ndigit] )函数四舍五入 保留浮点数的小数点. 如保留小数点后两位. num = 9.2174 new_num = round( num , 2 ) 则new_num = 9.22 (四舍五入) >>> num = 4.93 >>> num 4.93 >>> new_num = round(num,0) >>> new_num 5.0 >>> num = 4.49 >&g

R: 1.保留几位有效数字: signif(x,digits) 2.保留几位小数: round(x,digits) Python: 1.“%.2f”%a

问题:浮点数比较为什么不能用==来写? 答:计算机里面的数字是由二进制保存的,在计算机内部有些数字不能准确的保存,于是就保存了一个最靠近的数字. 计算机表示浮点数(float或double类型)都有一个精度限制,对于超出了精度限制的浮点数,计算机会把它们的精度之外的小数部分截断. 因此比较两个float是否相等,不能仅仅依靠==来判断,而是当他们的两者的差值小于一个我们可以容忍的小值时,就可以认为它们相等. 解决办法: 1.在python3.5之前,可以通过计算两个浮点数之差来判断两个浮点数是否

简介 float和double类型的使用局限: 单精度浮点型变量float可以处理6~7位有效数,双精度浮点型变量double可以处理15~16位有效数,在实际应用中,如果需要对更大或者更小的数进行运算和处理,这时候float和double就如能为力了. 借用<Effactive Java>这本书中的话,float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算,他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们没有提供完全精确的结果,所

modf() 分别取整数部分和小数部分 math模块函数import mathn = 3.75print(math.modf(n))>>> (0.75, 3.0)n = 3.25print(math.modf(n))>>> (0.25, 3.0)n = 4.2print(math.modf(n))(0.20000000000000018, 4.0) 保留一位小数print(round(10/3,1))print('%.1f'%(10/3))print(format((1

可以用:round(数值,保留小数位数) 详情参考 https://www.cnblogs.com/herbert/p/3402245.html

for i in column1: x = int(i) s += xprint "sum:",s,"count:",len(column1)# round (s / len(column1), 3)print "avg",round (s / len(column1), 3) Traceback (most recent call last): File "C:/3/csv测试.py", line 26, in <mo

什么是浮点数? 在数据类型中写道,浮点数是带小数点的小数,这个概念是不准确的:浮点数是除了无限不循环小数之外的小数,也就是可以用分数表示的带小数点的数. 好了,浮点数就这些内容,讲完了,各回各家,各找各妈. 不想回家的就继续往下看咯... 虽然浮点数中没有无限不循环小数但是有无限循环小数啊,计算机内存是有限的是怎么放下无限多个数的? 很简单啊,既然放不下这么多我就四舍五入一下把它变成可以放下的有限小数. 那这就涉及到的怎么对无限循环小数和超出计算机内存储存范围的有限小数进行四舍五入,在小数点后几

Python的浮点数损失精度问题(转) 一个简单的面试题: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>>0.1+0.1+0.1-0.3 5.551115123125783e-17   下面一个简单的例子: a = 0.0 for i in range(10): print(a) a+=0.1 结果: 打印0.1 连续相加10次,会显示不同的值,既是精度损失造成的.   另外一个问题:

1. 取整的三种方法 1.1 强转int类型 这种方法会直接对浮点数的小数部分进行截断(无论是正还是负). print(int(2.7)) # 2 print(int(-2.7)) # -2 1.2 采用math.ceil和math.floor 这种方法的取整规则如下图所示: 可以看到无论是正数还是负数,都遵循:ceil往数轴正方向取整,floor往数轴负方向取整.实例如下: print(math.ceil(-1.27)) # -1 print(math.floor(-1.27)) # -2 p

Python3 数字(Number) 定义:a＝1 特性: 1.只能存放一个值 2.一经定义,不可更改 3.直接访问 分类:整型,长整型,布尔,浮点,复数 python2.*与python3.*关于整型的区别 python2.* 在32位机器上,整数的位数为32位,取值范围为-2**31-2**31-1,即-2147483648-2147483647在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-2**63-2**63-1,即-9223372036854775808-92233720368547

一.变量 变量声明变量 #!/usr/bin/env python age= gender1='male' gender2='female' 变量作用:保存状态(程序的运行本质是一系列状态的变化,变量的目的就是用来保存状态,变量值的变化就构成了程序运行的不同结果.)例如:CS枪战,一个人的生命可以表示为life＝active表示存活,当满足某种条件后修改变量life＝inactive表示死亡. 变量命名规则遵循标识符命名规则,详见第二篇 name＝'lhf':'lhf'才是内存变量,name只是

本章的主题是Python中的数字,这里详细介绍每一种数字类型,它们适用的各种运算符,以及用于处理数字的内建函数.在本章的末尾简单介绍了几个标准库中用于处理数字的模块. 1 数字类型 数字:标量贮存,可直接访问.值不可更改,更新数字的值其实是生成了一个新的对象. 创建数字对象:赋值的时候就已经创建. 更新数字对象:给变量赋新值时,其实是创建了一个新的对象,并将其引用赋值给变量.原对象引用计数减1. 删除数字对象:无法真正删除对象,只能用del语句删除对象的这个引用(变量名),之后不能使用这个引用.