pythonfloat64float
『壹』 python中float是什麼意思
float(浮點型)是Python基本數據類型中的一種。
float是一種數據類型，叫浮點型數據類型，FLOAT數據類型用於存儲單精度浮點數或雙精度浮點數。浮點數使用 ；IEEE（電氣和電子工程師協會）格式。浮點類型的單精度值具有4個位元組，包括一個符號位、一個8位二進制指數和一個23位尾數。
由於尾數的高順序位始終為 1，因此它不是以數字形式存儲的。此表示形式為float類型提供了一個大約在-3.4E+38~3.4E+38之間的范圍。
python簡介
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python是當今非常流行的編程語言，在互聯網上經常可以看到他的身影。它應用非常廣泛，例如編程、Web開發、機器學習和數據科學等。在最新的tiobe排行中Python甚至超越了Java成為頂級編程語言。
『貳』 python的數據類型
1、python中有6種標准數據類型： number（數字），string （字元串），list （列表），tuple（元組），set （集合），dictionary （字典）。
2、type()，dtype()，astype()的區別。
用numpy讀入數據，默認的dtype是『float64』，要轉變numpy中數據的類型敏租，不能直接改變原數據的dtype，只能用astype()。橋悶兆
float類型包括『float64』，『float32』和『float16』，默認為'float64'。
int 類型包括『int64』，『int32』，『int16』和『罩嫌int8』，默認為『int64』。
『叄』 python數據類型有哪些
Python基本數據類型一般分為：數字、字元串、列表、元組、字典、集合這六種基本數據類型。
其中數字又包含整型(整型又包括標准整型、長整型(Python2.7及之前版本有)）、浮點型、復數類型、布爾型(布爾型就是只有兩個值的整型)、這幾種數字類型。列表、元組、字元串都是序列。
1、數字
數字類型是不可更改的對象。對變數改變數字值就是生成/創建新的對象。Python支持多種數字類型：
整型(標准整型和長整型(Python2.7及之前的有這種類型))、布爾型、雙精度浮點型、十進制浮點型、復數。
2、標准整型
int，標准整型，在大多數32位機器上標准整型取值范圍是-2^31到2^31-1，也就是-2147483648~2147483647，如果在64位機器使用64位編譯器，那麼這個系統的標准整型將是64位。
3、布爾型
bool，從Python2.3開始Python中添加了布爾類型。布爾類型有兩種True和False。對於沒有__nozero__方法的對象默認是True。
對於值為0的數字、空集（空列表、空元組、空字典等）在Python中的布爾類型中都是False。
>>>bool(1)
True
>>>bool('a')
True
>>>bool(0)
False
>>>bool('')
False
4、浮點型
float，每個浮點型佔8個位元組（64位），完全遵守IEEE754號規范（52M/11E/1S）,其中52個位用於表示底，11個位用於表示指數（可表示的范圍大約是±10**308.25），剩下的一個位表示符號。這看上去相當完美，然而，實際精度依賴於機器架構和創建Python解釋器的編譯器。
浮點型值通常都有一個小數點和一個可選的後綴e（大寫或小寫，表示科學計數法）。在e和指數之間可以用正（+）或負（-）表示指數的正負（正數的話可以省略符號）。
以上是Python核心編程的對浮點型(雙精度浮點型)的說明。經過Python實測浮點型默認長度是24位元組如果超出這個范圍會自動
5、復數類型
complex，在復數中虛數不能單獨存在，它們總是和一個值為0.0的實數部分一起來構成一個復數。復數由實數部分和虛數部分構成。表示虛數的語法：real+imagj。
實數部分和虛數部分都是浮點型。虛數部分必須有後綴j或J。
『肆』 Python 數據處理（三十五）—— 文本數據處理
在 pandas 中，存儲文本主要有兩種方式
但一般建議使用 StringDtype 類型存儲文本數據。都是由於各種原因，現在字元串數據的默認存儲類型還是 object 。
要存儲為 string 類型，需要顯式的設置 dtype 參數
或者在創建 Series 或 DataFrame 之後，使用 astype 轉換類型
也可以使用 StringDtype/"string" 轉換其他非字元串類型的數據
轉換現有數據的類型
StringDtype 類型對象與 object 類型之間存在一些差異
兩個結果的輸出都是 Int64 類型。將其與 object 類型比較
當存在 NA 值時，輸出為 float64 。類似地，對於返回布爾值的方法
Series 和 Index 有一套字元串處理方法，可以方便地對數組的每個元素進行操作，最重要的是，這些方法會自動忽略缺失值。
這些方法可以通過 str 屬性訪問，通常具有與內置字元串方法相匹配的名稱
Index 上的字元串方法對於清理或轉換 DataFrame 的列特別有用。
例如，您可能有帶有前導或後置空格的列
因為 df.columns 是一個 Index 對象，所以我們可以使用 .str 訪問器
我們可以根據需要對列名進行處理，然後重新設置列名。
例如，我們刪除列名的前後空格，並將其改為小寫字母，同時用 _ 替換剩餘的空格
split 方法會返回一個值為 list 的 Series
可以使用 get 或 [] 訪問拆分後的列表中的元素
更簡單的方法是設置 expand 參數，返回一個 DataFrame
當原來的 Series 包含 StringDtype 類型的數據時，輸出列也將全部為 StringDtype
當然，也可以設置切割次數
它還有個對應的 rsplit 方法，從右邊起始對字元串進行拆分
replace 參數支持使用正則表達式，前兩個參數是 pat (匹配模式) 和 repl (替換字元串)
如果只是想要替換字元串字面值，可以將 regex 參數設置為 False ，而不需要對每個特殊字元進行轉義。此時 pat 和 repl 參數必須是字元串
此外， replace 方法還接受一個可調用的替換函數，會使用 re.sub() 方法在每個匹配的模式上調用該函數
該函數需要傳入一個正則對象作為位置參數，並返回一個字元串。例如
replace 方法的 pat 參數還接受 re.compile() 編譯的正則表達式對象。所有的 flags 需要在編譯正則對象時設置
如果在 replace 中設置 flags 參數，則會拋出異常
有幾種方法可以將一個 Series 或 Index 與自己或其他的 Series 或 Index 相連接，所有這些方法都是基於 cat() 方法
可以連接一個 Series 或 Index 的內容
如果未指定 sep 參數，則默認為空字元串
默認會跳過缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式
cat() 的第一個參數 others 可以是類似列表的對象，但是其長度需要和調用對象一致
只要兩個對象中存在缺失值，對應的結果中也是缺失值，除非指定了 na_rep
others 參數也可以是二維的，但是得保證其行數必須與調用的對象一致
對於 Series 或 DataFrame 的連接，可以通過設置 join 參數指定對齊方式
通常 join 可選范圍為： 'left' , 'outer' , 'inner' , 'right' 。此時，不再要求兩個對象長度一致
當 others 參數是 DataFrame 時，也可以使用
可以將一些類似數組的對象（如 Series ， Index 等）放在一個類似列表的容器中，然後傳遞給 cat
對於沒有索引的對象，其長度必須與調用 cat 的對象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非設置了 json=None 。
如果在 others 參數上包含不同索引的對象，且設置了 join='right' ，則最後的結果將會是這些索引的並集
『伍』 python float多少位
浮點數是用機器上浮點數的本機雙精度(64 bit)表示的。提供大約17位的精度和范圍從-308到308的指數。和C語言裡面的double類型相同。Python不支持32bit的單精度浮點數。如果程序需要精確控制區間和數字精度，可以考慮使用numpy擴展庫。
Python 3.X對於浮點數默認的是提供17位數字的精度。
關於單精度和雙精度的通俗解釋：
單精度型和雙精度型，其類型說明符為float 單精度說明符，double 雙精度說明符。在Turbo C中單精度型佔4個位元組（32位）內存空間，其數值范圍為3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效數字。雙精度型佔8 個位元組（64位）內存空間，其數值范圍為1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效數字。
『陸』 numpy.float64 和python float數據，計算速度哪個更快
>>> numpy.float64(5.9975).hex()
'0x1.7fd70a3d70a3dp+2'盯敗
>>凱轎顫> (5.9975).hex()
'0x1.7fd70a3d70a3dp+2'帆寬
They are the same number. What differs is their representation; the Python native type uses a "sane" representation, and the NumPy type uses an accurate representation.