python浮點數

『壹』 python 代碼 浮點數

首先，對於isdigit函數，只有當字元串s包含的字元全部是數字字元（0-9）且至少包含一個字元時，s.isdight()才返回True。

其次，對於isinstance(obj,class)，只有當obj是類class的一個實例時才返回True。

回到你的問題，當輸入3.2時，temp='3.2'，它是一個字元串，它是類str的實例（不是float的實例），isinstance(temp,float)當然返回False，它包含有非數字字元.，temp.isdigit()自然也會返回False。

『貳』 Python輸入浮點數語法

n = float(raw_input('please input a float num:'))

『叄』 python中浮點數等於整數為什麼

試試看這個：

3.0is3
3.0isnot3

『肆』 python中float的比較方式

python比較浮點數相等，由於存在精度的關系，要用math模塊的isclose方法
兩數相差小於1e-9的話，則認為兩個浮點數相等。
math.isclose(a, b, rel_tol=1e-9)
>>> import math
>>> math.isclose(1.0, 1.0000000001)
True
精度可以修改：
>>> math.isclose(1.0, 1.0000000001, rel_tol=1e-10)
False

『伍』 如何將python的浮點數由1e

方法一：使用格式化字元串來實現: print "%e" % 0.0001 方法二：修改floatobject.c里format_float里snprintf的參數，然後重新編譯。 如果解決了您的問題請採納！ 如果未解決請繼續追問！

『陸』 python怎麼輸出浮點數

python提供了三種浮點值：內置的float與complex類型，以及標准庫的decimal.Decimal類型。
float類型存放雙精度的浮點數，具體取值范圍依賴於構建python的c編譯器，由於精度受限，進行相等性比較不可靠。
如果需要高精度，可使用decimal模塊的decimal.Decimal數，這種類型可以准確的表示循環小數，但是處理速度較慢，適合於財政計算。
相關推薦：《Python基礎教程》
簡單函數比較floatS是否相等：
def equal_float(a,b):
return abs(a-b)<=sys.float_info.epsilon
其中sys.float_info.epsilon是機器可以區分出的兩個浮點數的最小區別
math模塊提供了許多可用於floatS的函數：
math.pi:常量3.1415926
math.pow(x,y):x的y次冪（浮點值）
……………….
使用math時先用import math導入該模塊
十進制數字
decimal模塊可以提供固定的十進制數，精度可以自己定。要創建Decimal，要先用import decimal導入模塊。
十進制數是用decimal.Decimal()函數創建的，該函數可以接受一個整數或字元串作為參數，但不能以浮點數作參數。如果用字元串作為參數，可以使用簡單的十進制數表示或指數表示，另外，decimal.Decimal的精確表述方式可以可靠的進行相等性比較。
（python3.1開始,使用decimal.Decimal from-float()函數將floats轉換為十進制數，以float型數作為參數，並返回與該float最為接近的decimal.Decimal）

『柒』 python中浮點數的處理

我感覺是python版本問題我這里用的3.2版本輸出就是1.0

『捌』 python怎麼輸入一個浮點數要求整數部分是三位,小數部分是五位

fl = input('輸入一個浮點數要求整數部分是三位,小數部分是五位：')
fls = fl.split('.',1)
if fls[0].isdigit() and fls[1].isdigit() and len(fls[0]) == 3 and len(fls[1]) == 4:
print('符合要求')

『玖』 在python中 float是什麼意思

float是一種數據類型。

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。

(9)python浮點數擴展閱讀：

相關用法

存儲為二進制分數的尾數大於或等於 1 且小於 2。對於 float 和 double 類型，最高有效位位置的尾數中有一個隱含的前導 1，這樣，尾數實際上分別為 24 和 53 位長，即使最高有效位從未存儲在內存中也是如此。

浮點包可以將二進制浮點數存儲為非標准化數，而不使用剛剛介紹的存儲方法。「非標准化數」是帶有保留指數值的非零浮點數，其中尾數的最高有效位為 0。

通過使用非標准化格式，浮點數的范圍可以擴展，但會失去精度。您無法控制浮點數以標准化形式還是非標准化形式表示；浮點包決定了表示形式。

用法舉例

如果存儲比精度更重要，請考慮對浮點變數使用 float 類型。相反，如果精度是最重要的條件，則使用 double 類型。

浮點變數可以提升為更大基數的類型（從 float 類型到 double 類型）。當您對浮點變數執行算術時，通常會出現提升。此算術始終以與具有最高精度的變數一樣高的精度執行。例如，請考慮下列類型聲明：

float f_short;double f_long;long double f_longer;f_short = f_short * f_long;

在前面的示例中，變數f_short提升到類型 double 並且與f_long相乘；然後，結果舍入到類型 float，然後賦給f_short。

『拾』 Python中的浮點數原理與運算分析

Python中的浮點數原理與運算分析
本文實例講述了Python中的浮點數原理與運算。分享給大家供大家參考，具體如下：
先看一個違反直覺的例子：
>>> s = 0.
>>> for i in range(10): s += .1
>>> s
0.9999999999999999
# 錯誤被累加

再看一個更為普遍，直接影響判斷邏輯的例子：
>>> from math import sqrt
>>> a = sqrt(2)
>>> a*a == a
False
之所以會出現以上的結果，在於 Python （更准確地說是計算機硬體體系結構）對浮點數的表示，我們來看計算機（基於二進制）對十進制小數 0.1 的表示，十進制小數向二進制小數轉換的方法請見 Python十進制小數與二進制小數相互轉換。將十進制小數 0.1 轉換為二進制時的結果為 0.0001100110011001....，無限循環，計算機無法展示無限的結果，只能對結果進行截斷，這是浮點數精度問題的根源。
「==」 on floats
基於以上的考慮，當我們進行浮點數的相等比較時，要特別小心，直接使用 == 是有問題的，一種通用的做法即是，不是檢測浮點數是否相等，而是檢測二者是否足夠接近，
>>> a = sqrt(2)
>>> abs(a*a-2) < epsilon
# 判斷是否小於某一小量