开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在Python中处理非常大的数字

在Python中处理非常大的数字时，可以使用内置的decimal模块。decimal模块提供了高精度的十进制浮点数运算，可以避免浮点数运算中的精度损失。

以下是一个使用decimal模块处理大数字的示例：

from decimal import Decimal, getcontext

getcontext().prec = 50 # 设置精度

a = Decimal('1.2345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912345678912

相关搜索:Python中数字的处理在python中处理非常大的十六进制数如何在python中处理非常大的整数？在matlab中处理非常大的数组 python中用于非常大数字的pow函数在python中收缩非常大的If语句为python多处理创建非常大的队列在Java中存储一组非常大的数字 python数字处理在html 5中处理非常大的视频文件在python中处理非数字数据。Python初学者如何在Python3中显示一个非常大的数字的所有数字在Python中扫描非常大的目录的最佳方式突然变得非常非常大的数字在pl/sql脚本中处理非常大的字符串在vba中处理大数字如何用Python处理numpy矩阵中的数字？如何在python中处理非常大的文件(13 do )而不崩溃？在VBA中处理大于Long的数字在usort PHP中处理相等的数字

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python标准数据类型-Number(数字)

在Python中，整型数据类型指的是整数，例如-10、0、100等。整数在Python中没有范围限制，可以表示非常大或非常小的整数。同时，Python的整型也支持二进制、八进制和十六进制的表示方式：

03

Python数据分析（中英对照）·Ranges 范围

范围是不可变的整数序列，通常用于for循环。 Ranges are immutable sequences of integers,and they are commonly used in for loops. 要创建一个范围对象，我们键入“range”，然后输入范围的停止值。 To create a range object, we type "range" and then we put in the stopping value of the range. 现在，我们刚刚创建了一个范围对象，但是如果您想查看该对象的实际内容，那么这就没有多大帮助了。 Now, we’ve just created a range object, but this is less helpful if you would like to see what’s the actual content of that object. 虽然，我们通常不会在Python程序中这样做，但为了真正看到该范围对象的内容，我们可以在这种情况下将其转换为列表。 Although, we wouldn’t typically do this in a Python program,for us to really see the content of that range object,so what we can do in this case is we can turn it into a list. 所以如果我们说“范围5列表”，我们会看到范围对象由五个数字组成，从0到4。 So if we say "list of range 5," we’ll see that the range object consists of five numbers, from 0 to 4. 范围的输入参数是停止值。 The input argument to range is the stopping value. 记住，Python在到达停止值之前停止。 And remember, Python stops before it hits the stopping value. 这就是为什么范围5实际上不包含数字5。 That’s why range 5 does actually not contain the number 5. 我们可以为range函数提供额外的参数。 We can provide additional arguments to the range function. 例如，我们可以提供起点，也可以定义步长。 For example, we can provide the starting point,and we can also define the step size. 所以如果我们输入“range1到6”，在这种情况下，我们得到一个range对象，它从1开始，到5结束。 So if we type "range 1 to 6," in that case,we get a range object which starts at 1 and ends at 5. 如果我们想以2为增量，我们可以这样做。 If we wanted to go in increments of two, we could do something like this. 我们可以从1开始，一直到13——13号，不包括它本身——我们可以分两步走。 We could start from 1, go up to 13– number 13,not itself included– and we could go in steps of two. 在本例中，我们得到一个从1开始到11结束的范围对象。 In this case, we get a range object that starts at 1 and ends at 11. 通常，当我们在Python程序中使用范围对象时，我们不会首先将它们转换为列表。 Typically when we use range objects in our Python programs,we do not first turn them into lists. 我们在这里这样做只是为了让我们更容易理解这些对象的作用。 We’ve done it here only so that it’s easier for us to understand what these objects do. 当然，您可以在for循环上下文中使用list对象，但由于以下原因，它是有问题的。 You can certainly use a list object in a

04

5 个让日常编码更简单的 Python 库

今天我们一起来研究一些非常有用的第三方模块，可以使得我们的日常编码变得更加简单方便

04

LeetCode-面试题45-把数组排成最小的数

输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。

02

Python 的整数

就返回了所输入的数字，这说明 Python 解释器接受了所输入的那个数字，并且认识了它。

01

深入理解Python内置函数filter：用法、参数与常见场景

在Python中，filter是一种内置的高阶函数，它用于过滤序列（如列表、元组、集合等）中的元素，只保留那些满足特定条件的元素。filter函数的返回值是一个迭代器，这意味着你可以使用list()将其转换为列表，或者直接迭代它。

01

python全栈开发《06.数据类型之为什么会有多种数据类型、数字类型》

在地球上，万物都是分种类的，不同的物种为了适应不同的自然规律而存在着。那么，这些物种，包括人类自己，都可以说是自然创造的。

01

Python 小白的晋级之路 - 第二部分：探索 Python 变量

在 Python 中，变量是一种用于存储数据的容器。它们可以存储各种类型的数据，例如布尔值、整数、浮点数和字符串。在本文中，我们将深入研究这些类型的变量，并解释如何在程序中使用它们。

02

而基于CPU上的向量化运算的技术

因为GPU硬件加速要在一定密度的运算量之上才能够有比较明显的加速效果。比如说我们只是计算两个数字的加和，那么是完全没有必要使用到GPU的。但是如果我们要计算两个非常大的数组的加和，公务员遴选那么这个时候GPU就能够发挥出非常大的价值。因为这里我们的案例中只有4个原子，因此提示我们这时候是体现不出来GPU的加速效果的。我们仅仅关注下这里的运算结果，在不同体系下得到的格点结果是一致的，那么接下来就可以对比一下几种不同实现方式的速度差异。

02

Python3 判断质数以及计算一个数字的质因数

计算质数的关键是要减少运算量。如果傻呢，就从1循环到这个数字来进行全量循环计算。聪明一点就不需要了，只需要循环到这个数字的平方根的数字即可。

03

Python3 初学实践案例（11）判断质数以及计算一个数字的质因数

判断是否为质数，我之前用 js 写过，详情参见：http://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/51483844

02

计算与推断思维三、Python 编程

编程可以极大地提高我们收集和分析世界信息的能力，而这些信息又可以通过上一节所述的谨慎推理来发现。在数据科学中，编写程序的目的是，指示计算机执行分析步骤。电脑无法自行研究世界。人们必须准确描述计算机应该执行什么步骤来收集和分析数据，这些步骤是通过程序来表达的。

03

Python网络数据抓取（8）：正则表达式

正则表达式是查找文本模式的强大工具。它们就像在 Word 文档上使用 Ctrl-F 一样，但功能比它们强大得多。

01

基于 CPython 解释器，为你深度解

在python2时代，整型有 int 类型和 long 长整型，长整型不存在溢出问题，即可以存放任意大小的整数。在python3后，统一使用了长整型。这也是吸引科研人员的一部分了，适合大数据运算，不会溢出，也不会有其他语言那样还分短整型，整型，长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了。

01

5分钟面试指南（第三十一篇初认redis）

本部分我们会为大家提供一些python初级工程师在面试过程中遇到的常见的面试题目，期望达到的效果：

03

Hacker基础之Python篇：一、环境安装和基础知识

0x01. 前言 emmmmmmm...你只需知道这是一门用途很广的语言，上到大数据AI，下到Linux运维，都可以使用Python，当然，黑客也用Python。 0x02. 环境安装学习Python之前，希望你具备了一定的Linux基础，一定的C语言基础，所有的操作都是在Linux上完成，Python的版本是Python3 (注：Python2将在2020年停止支持)。为啥是在Linux上？因为Windows有大量的非ASCII字符，举个栗子：比如英文的|

06

用Numba加速Python代码

说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。

04

如果你能回答封面的问题！

欧拉恒等式用Pi把5个最重要的数连在一起。海森堡测不准原理包含圆周率，它表明物体的位置和速度不能同时精确测量。在许多公式中Pi是一个正态常数，包括高斯/正态分布。Reimann zeta函数取2时，收敛到一个因子Pi。

07

Comet OJ - Contest \#11 eon题解

「这次练习用的数也太大了吧，我怎么记得住。」线段树小声嘀咕着，「我用所有的手指也只能数到 10231023 。」

02

Python 编程骚操作连载（二）- 类与对象

在遍历一个非常大的文件时如果一次性读取全部内容然后在进行输出可能会导致内存不够的想象，正确的方式应该是读取一条输出一条，这样可以极大的节约内容空间，那么如何实现对象的迭代？

01

LeetCode 43，一题学会高精度算法

今天和大家讨论的算法是高精度，对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的，以字符串的形式给定两个数字，要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大，题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题，但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的，所以必须要使用字符串来接收。

02

DuckDB：适用于非大数据的进程内Python分析

DuckDB 是一款进程内分析数据库，它可以在无需维护分布式多服务器系统的情况下处理出人意料的大型数据集。最棒的是什么？您可以直接从 Python 应用程序分析数据。

02

7个有用的Pandas显示选项

andas是一个在数据科学中常用的功能强大的Python库。它可以从各种来源加载和操作数据集。当使用Pandas时，默认选项就已经适合大多数人了。但是在某些情况下，我们可能希望更改所显示内容的格式。所以就需要使用Pandas的一些定制功能来帮助我们自定义内容的显示方式。

04

Python 竞赛题-02-Python 的函数是否很赖

今天看到 5 个比较有趣的题目，来看看你能否全部答对，也丰富一下你的 Python 知识。

01

数据科学家应该学习的5种编程语言

数字化人才已成为新十年里人才主要发展趋势，数字化能力的应用会帮助我们在职场晋升、加薪等。如何定义数字化人才：是指具备ICT（信息通信技术）专业技能和补充技能的人才，他们是大数据、、人工智能、混合现实、云、“互联网+”、智能制造等多个领域发展的“主力军”。三次方就是数字化人才在教育平台，我们致力于通过系统标准化、个性化的课程内容和RAC学习模型（认知➡能力➡实践），帮助年轻人获得适应未来社会的新技术能力。

00

Kaggle机器学习实战总结

專欄 ❈王勇，Python中文社区专栏作者，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 2017年就要过去，这一年我花了很多业余时间在学习Python 和机器学习，主要的方法就是在Kaggle 上面刷各种比赛。2017年就要过去，就以此文作为，我在2017年的机器学习的一个告别文章。 Kaggle HousePrice 特征工程部分

08

2022年算法工作总结

分析用户特征和留存的关系时，使用了 dtale 这个包来手动分析，这个包可视化还挺好的，但是我面对的是很多种组合分析，手动点鼠标要累死我啊

03

LeetCode 202: 快乐数 Happy Number

一个 “快乐数” 定义为：对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和，然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是无限循环但始终变不到 1。如果可以变为 1，那么这个数就是快乐数。

03

Python 列表推导以及想不出的标题

list、tuple和 collections.deque 这些序列能存放不同类型的数据。

01

面试题-有1、2、3、4数字能组成多少互不相同无重复数的三位数?

这一题很多小伙伴能想到的最直接的方法是嵌套三个for循环，然后判断3个数字不相等，得到组合的情况

05

Python数据分析（中英对照）·Introduction to NumPy Arrays NumPy 数组简介

NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象，是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型，用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同，NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型，这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下，元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句，如果你对矩阵不太熟悉，别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下，如果我们想在向量中有五个元素，我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin

02

jp notebook的大难题有人出手解决，值得关注

用 python 做数据相关工作的，相信必定用过 jupyter notebook，前段时间就有人跟我吐槽，因为 jupyter notebook 的问题，差点丢掉工作。

01

脑洞：如何用一个整数来表示一个列表？

与 C、Rust 和 Go 不同，Python 默认的int 具有任意大小。[注1] 、[注2]

02

通过欧拉计划学Rust编程（第684题）

由于研究Libra等数字货币编程技术的需要，学习了一段时间的Rust编程，一不小心刷题上瘾。

02

深度剖析凭什么python中整型不会溢出

尽管在 C 语言中，整型所表示的大小是有范围的，但是 python 代码是保存到文本文件中的，也就是说，python代码中并不是一下子就转化成 C 语言的整型的，我们需要重新定义一种数据结构来表示和存储我们新的“整型”。怎么来存储呢，既然我们要表示任意大小，那就得用动态的可变长的结构，显然，数组的形式能够胜任:

01

Python CUDA 编程 - 4 - 网格跨步

当核心数量不够或想限制当前任务使用的GPU核心数时可以使用网格跨步的思路编写CUDA程序。背景 CUDA的执行配置：[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024，但是并没提到gridDim的最大限制。英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值，也就是2,147,483,648，大约二十亿。这个数字已经非常大了，足以应付绝大多数的计算，但是如果对并行计算的维度有更高需求呢？答案是网格跨步，它能提供更优的并行计算效率。网格跨步这里仍然以

03

Python代码性能优化

本文介绍了Python代码性能优化的方法和技巧，包括列表解析与列表重建、字符串拼接、range与xrange的区别等。作者通过代码实验对比，展示了不同优化方法之间的性能差异，并给出了具体的结论和建议。

08

浅析Python函数的参数

Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。

02

抛弃MATLAB，一本书掌握Python强大的绘图库Matplotlib

机器之心报道机器之心编辑部 Matplotlib 是一个非常强大的 Python 作图工具，也是很多高级可视化库的底层基础。 Python 科学可视化领域由无数的工具组成，从最通用和广泛使用的，到更专业和更机密的。其中一些工具源自社区，而另一些则是由企业开发的。有些是专门面向网页制作的，有些仅面向桌面端，有些面向 3D 和大型数据处理，还有一些面向 2D 渲染。可视化是一个复杂的过程，研究者可以先问自己几个问题：目标是桌面渲染还是网页渲染？需要复杂的 3D 渲染吗？对可视化的品质有什么要求吗？

04

自从学会Python后，这样的牌局可以轻易破解，想输都难

目前Python已经被应用于各个领域，即使是这样的牌局，也可以用Python算出最佳的出牌方案。

03

浅析Python函数的参数

Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。

05

医学图像处理教程（一）——医学算法数据的基本概念

在前面的文章中，已经给大家分享了很多图像处理案例和深度学习案例，但是还是有很多人提出很多问题，基本上都是对案例实现代码的理解不够透彻。从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程，从最基本的函数开始，分享函数的原理，函数API参数讲解，每篇都会给出一个示例。

05

Python 3.6.x字符串格式化方法小结

1 使用%符号进行格式使用%符号进行字符串格式化的形式如下图所示，格式运算符%之前的部分为格式字符串，之后的部分为需要进行格式化的内容。 Python支持大量的格式字符，下表列出了比较常用的一部

06

统计师的Python日记【第九天：正则表达式】

本文是【统计师的Python日记】第9天的日记回顾一下：第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。第2天学习了python的函数、循环和条件、类。第3天了解了Numpy这个工具库。第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。第6天学习了数据的合并堆叠。第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破原文复习（点击查看）：第1天：谁来给我讲讲Pyt

04

Python办公自动化｜自动更新不对称表格

在之前我们详细讲解过如何使用Python自动更新Excel表格并调整样式，在上次的自动化案例中要求两个或多个Excel表格数据要匹配/对称才能够自动更新，今天我们再次来解决在数据不对称的情况下如何自动更新表格，这是更常见的情况，也是我遇到的一个具体需求。

01

解惑：Python是否值得学习？最强语言展露端倪

5 月 13 日，由 ThoughtWorks 主办的 2017 技术雷法峰会在北京召开。正如官方宣传提到的：“ThoughtWorks 技术雷达” 并非一个客观的行业分析或者报告，也无意成为一份权威的官方文档。由各行各业诸多顶尖技术专家组成的 ThoughtWorks 全球技术委员会（TAB）每年定期讨论全球热门技术的发展现状，并以雷达形式对各类技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到 CIO/CTO 的利益相关者提供参考。而这也是大会名称之所以叫 “雷达” 的意义所在。 13 日上午，Though

07

python自动化系列之写Excel操作使用模块xlsxwriter

xlsxwriter是用于创建Excel XLSX文件的Python模块，可用于将文本、数字、公式和超链接写入Excel2007+ 文件中的多个工作表。它支持格式化等功能。

03

Python快速实战机器学习(2) 数据预处理

机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。

02

Python学习手册之数据类型

在上一篇文章中，我们介绍了 Python 的异常和文件，现在我们介绍 Python 中的数据类型。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭