奇怪的现象 前几天跟同事聊起来,在计算机内部float比较是很坑爹的事情.比方说,0.1+0.2得到的结果竟然不是0.3? >>> 0.1+0.2 0.30000000000000004 为什么会出现如此傻的结果呢? 这篇文章做了详细的解释,简单的来说就是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,于是就保存一个最靠近的数字. 在十进制中也会存在这样的问题,数字不能准确地表示像1/3这样的数字,所以你必须舍入到0.33之类的东西 - 你不要指望0.33 + 0.

Python float() 函数  Python 内置函数 描述 float() 函数用于将整数和字符串转换成浮点数. 语法 float()方法语法: class float([x]) 参数 x -- 整数或字符串 返回值 返回浮点数. 实例 以下实例展示了 float() 的使用方法: >>>float(1) 1.0 >>> float(112) 112.0 >>> float(-123.6) -123.6 >>> float('

73.2413793103 ======= 73.2414 <type 'float'> ======= <class 'decimal.Decimal'> 当断言这两个值相等时,就出错了 参考链接: https://www.cnblogs.com/xueweihan/p/5207959.html 解决方案:1 转换为同一类型 浮点数转为decimal(意思为十进制,python这个模块提供了十进制浮点运算支持) 可以传递给Decimal整型或者字符串参数, Decimal(1)/

float()函数是python中一个比较常用的内建函数,我们要详细掌握它的使用方法,避免在编写代码的过程中错误使用. float()函数返回一个十进制浮点型数值(小数). float()括号内只能是三种类型的数据: 1.二进制.八进制.十进制.十六进制的整数. 2.bool(布尔值True和False). 3.表示十进制数字的字符串(如 '32' ). 三种类型的例子分别对应下面三个代码:`在这里插入代码片` 代码1: print(float(18)) # 十进制的整数18 打印出十进制小数1

背景: 返回一个json字符串,result结果里面嵌套多个内容一样,只有具体数据不一样的列表[字典],现在需要从里面取指定的key值,来计算最后的总额. 原来使用的类型,float 通过取到json字符串里面的values,然后转化成float,遇到一个问题,最后相加的总额出现了:1167.5300000000002,计算得出的金额多出了00000000002 原因: 在python中浮点数计算是不精确的的,这是因为小数以二进制形式表示时的有穷性导致的,计算机进行浮点运算时的浮点误差 解决方案

1.函数功能将一个数值或者字符转换成浮点型数值 >>> a = 12345 >>> amount = float(a) >>> print(amount) 12345.0 不加任何参数 返回0.0 >>> float() 0.0

>>> numpy.float64(5.9975).hex() # 函数用于将10进制整数转换成16进制,以字符串形式表示. '0x1.7fd70a3d70a3dp+2' >>> (5.9975).hex() '0x1.7fd70a3d70a3dp+2' 参考:https://stackoverflow.com/questions/27098529/numpy-float64-vs-python-float

英文文档: class float([x]) Return a floating point number constructed from a number or string x. If the argument is a string, it should contain a decimal number, optionally preceded by a sign, and optionally embedded in whitespace. The optional sign may

英文文档: class float([x]) Return a floating point number constructed from a number or string x. If the argument is a string, it should contain a decimal number, optionally preceded by a sign, and optionally embedded in whitespace. The optional sign may

撸一遍python的内建方法 这样做的好处就是:我如果要完成一个功能的时候,如果能用内建方法完成,就用内建方法.这样可以提高效率,同时使自己的代码更加优雅.哎呦?那岂不是撸完就是python高手了?我先帮大家试试效果,请静候我的反馈! 反馈:内建方法全部看完了,并敲完所有的内建方法,收获还是有的,但是发现不了解的知识更多了.内建方法属于python的标准库中的一章.python的标准库中还有很多值得一看的章节.python2.7.8中文标准库文档,这些内容我粗略的看了一遍.这个内建方法的学习笔记

  堡垒机架构 堡垒机的主要作用权限控制和用户行为审计,堡垒机就像一个城堡的大门,城堡里的所有建筑就是你不同的业务系统 , 每个想进入城堡的人都必须经过城堡大门并经过大门守卫的授权,每个进入城堡的人必须且只能严格按守卫的分配进入指定的建筑,且每个建筑物还有自己的权限访 问控制,不同级别的人可以到建筑物里不同楼层的访问级别也是不一样的.还有就是,每个进入城堡的人的所有行为和足迹都会被严格的监控和纪录下来,一旦发生 犯罪事件,城堡管理人员就可以通过这些监控纪录来追踪责任人. 堡垒要想成功完全记到他的

在上一节中,通过一个简单的例子介绍了C语言扩展Python内建模块的整体流程,从本节开始讲开始深入讨论一些细节问题,在细节讨论中从始至终都会涉及[引用计数]的问题.首先讨论C语言封装的Python函数的参数解析与函数结果返回的封装. 参数解析 最常用的接口是 int PyArg_ParseTuple(PyObject *arg, char *format, ...); arg是一个tuple object,从python传递给C函数:format参数必须是一个字符串,通常每个字符代表一种类型:剩

一.查询数据字典型数据 1.先说说dictionary查找和插入的速度极快,不会随着key的增加减慢速度,但是占用的内存大 2.list查找和插入的时间随着元素的增加而增加,但还是占用的空间小,内存浪费少 index modules | next | previous | Python » English French Japanese   dev (3.8) pre (3.7) 3.6.4 3.5 2.7  Documentation» The Python Standard Library 

numpy.random.rand numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) Random values in a given shape. Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over [0, 1). Parameters: d0, d1, ..., dn : int, optional The dimen

写在前面 这是HIT2019人工智能实验三,由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现贝叶斯网络的概率推导(Probabilistic Inference) 具体实验指导书见github 这里首先给出代码 知识部分 关于贝叶斯网络的学习,我参考的是这篇博客 贝叶斯网络(belief network) 这篇博客讲述的虽然全面,但细节部分,尤其是贝叶斯网络概率推导的具体实现部分,一笔带过.然而本次实验的要求就是实现贝叶斯网络的概率推导,因此我在学习完这篇博客的基础上,又把

原文出自微信公众号:Python那些事 一.介绍 pip install numba Numba 是 python 的即时(Just-in-time)编译器,即当你调用 python 函数时,你的全部或部分代码就会被转换为"即时"执行的机器码,它将以你的本地机器码速度运行!它由 Anaconda 公司赞助,并得到了许多其他组织的支持. 在 Numba 的帮助下,你可以加速所有计算负载比较大的 python 函数(例如循环).它还支持 numpy 库!所以,你也可以在你的计算中使用 nu

2. Built-in Functions https://docs.python.org/3.4/library/functions.html?highlight=file The Python interpreter has a number of functions and types built into it that are always available. They are listed here in alphabetical order.     Built-in Funct

/************************************************************************ * Warning: Data truncated for column 'AirPress' at row 1 * 说明: * 最近往MySQL中存入数据时,总是看到这个Warning,花点时间来找一下原因. * * 2016-10-20 深圳 南山平山村 曾剑锋 ******************************************

第一步 入门 检查版本 python -m django --version 创建第一个项目 django-admin startproject mysite 运行 python manage.py runserver 更改端口 python manage.py runserver 8080 更改IP python manage.py runserver 0:8000 1.创建app 创建投票应用 python manage.py startapp polls polls/views.py fr

一.NumPy ndarray (一)生成ndarray 表 数组生成函数 函数 描述(默认数据类型是float64) array 将输入数据(序列型对象)转换为ndarray,若不显示的指定数据类型,将自动推断:默认复制所有的输入数据 asarray 将输入转换为ndarray.但如果输入已经是ndarray,则不再复制 arange python内建函数range的数组版,返回一个数组 ones 根据指定形状和数据类型生成全1数组 ones_like 根据所给的数组生成一个形状一样的全1数组

numpy.loadtxt numpy.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)[source] Load data from a text file. Each row in the text file must have the same number of value