python浮点数

‘壹’ python 代码 浮点数

首先，对于isdigit函数，只有当字符串s包含的字符全部是数字字符（0-9）且至少包含一个字符时，s.isdight()才返回True。

其次，对于isinstance(obj,class)，只有当obj是类class的一个实例时才返回True。

回到你的问题，当输入3.2时，temp='3.2'，它是一个字符串，它是类str的实例（不是float的实例），isinstance(temp,float)当然返回False，它包含有非数字字符.，temp.isdigit()自然也会返回False。

‘贰’ Python输入浮点数语法

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

‘叁’ python中浮点数等于整数为什么

试试看这个：

3.0is3
3.0isnot3

‘肆’ python中float的比较方式

python比较浮点数相等，由于存在精度的关系，要用math模块的isclose方法
两数相差小于1e-9的话，则认为两个浮点数相等。
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’ 如何将python的浮点数由1e

方法一：使用格式化字符串来实现: print "%e" % 0.0001 方法二：修改floatobject.c里format_float里snprintf的参数，然后重新编译。 如果解决了您的问题请采纳！ 如果未解决请继续追问！

‘陆’ 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。
相关推荐：《Python基础教程》
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）

‘柒’ python中浮点数的处理

我感觉是python版本问题我这里用的3.2版本输出就是1.0

‘捌’ python怎么输入一个浮点数要求整数部分是三位,小数部分是五位

fl = input('输入一个浮点数要求整数部分是三位,小数部分是五位：')
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。

(9)python浮点数扩展阅读：

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。

‘拾’ Python中的浮点数原理与运算分析

Python中的浮点数原理与运算分析
本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算。分享给大家供大家参考，具体如下：
先看一个违反直觉的例子：
>>> s = 0.
>>> for i in range(10): s += .1
>>> s
0.9999999999999999
# 错误被累加

再看一个更为普遍，直接影响判断逻辑的例子：
>>> from math import sqrt
>>> a = sqrt(2)
>>> a*a == a
False
之所以会出现以上的结果，在于 Python （更准确地说是计算机硬件体系结构）对浮点数的表示，我们来看计算机（基于二进制）对十进制小数 0.1 的表示，十进制小数向二进制小数转换的方法请见 Python十进制小数与二进制小数相互转换。将十进制小数 0.1 转换为二进制时的结果为 0.0001100110011001....，无限循环，计算机无法展示无限的结果，只能对结果进行截断，这是浮点数精度问题的根源。
“==” on floats
基于以上的考虑，当我们进行浮点数的相等比较时，要特别小心，直接使用 == 是有问题的，一种通用的做法即是，不是检测浮点数是否相等，而是检测二者是否足够接近，
>>> a = sqrt(2)
>>> abs(a*a-2) < epsilon
# 判断是否小于某一小量