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Python中的浮点数和小数

简介 float类型，即浮点数，是Python内置的对象类型；decimal类型，即小数类型，则是Python的标准库之一decimal提供的对象类型，也是内置的。...了解decimal类型的最佳资料，就是它的官方文档：https://docs.python.org/3/library/decimal.html。...在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...如果把前面示例中的浮点数改为小数类型，看看效果如何： >>> from decimal import Decimal >>> print(f"{Decimal('0.1'):.18f}") 0.100000000000000000...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中，我们期望这些小数值相等，但由于浮点数的精度问题

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Python中浮点数精度处理

Python中，浮点数运算，经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。...比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python...是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差,特别是金融邻域里面，对精度更是要求更高，如何在Python中获取特定位数精度值

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python中整型与浮点型的数值转换

---- 本节知识视频教程文字讲解开始：一、浮点型数据浮点型：就是指数学中的含有小数的那些数据，只不过在计算机中的小数长度是有限的。如何得到浮点型数据？...注意，这里的int函数的向下取整只针对于正数！！！如果是负值的情况下，结果其实就是去掉小数部分！总结一下，int函数，在Python中的效果就是去掉小数部分！...中的向下取整与向上取整究竟该怎么实现呢？...我们此时应该要使用python中的math库了！...用来进行数据类型的转换，这个一个舍去小数部分的函数。 2、掌握float浮点型。有小数的数据类型。通过除法的方式可以直接得到浮点型数据。

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理解JavaScript中的浮点数

因为这一特殊性，Number也是ECMAScript中需要特别关注的一个数据类型了。...而一句话来概括JavaScript中的Number类型就是，这是由IEEE754格式来表示整数和浮点数值(双精度数值)。...双精度浮点数值能准确的表示高达53位精度的整数，从-253到253这个区间的所有整数都是有效的双精度浮点数，因此，尽管JavaScript中缺少明显的整数类型，但是依然可以进行整数运算。...所谓浮点数值，就是该树脂中必须包含一个小数点，并且小数点后面必须至少有一位数字。虽然个位数点前面可以没有整数，但是一般的编程过程中不推荐这种写法。...同样的，如果浮点数值本身表示的就是一个小数（1.0），那么该数值也会被转换为整数。关于浮点数最后的警示是，我们应该时刻对它们保持警惕，浮点数看似跟其他语言的浮点数并无两样，但是它们是出了名的不精确。

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C#中的坑--浮点类型

浮点数的精度可变，在一个表达式中只有当除数是2的整数次幂时才能准确无误的计算出结果，其他情况下用浮点类型无法准确的计算出结果。这个听起来很乱对吧，下面我就详细地讲一下。...当我们将浮点类型的变量值设置为0.1时，C#就会很容易表示成0.099999999999999999，或者0.1000000000000000001，或者是一个非常接近0.1的数字。...根据定义，浮点数的精度与它所代表的数字的大小成正比，也就是说浮点数的精度是由有效位数的个数决定的，而不是由一个固定值决定的。...所以说如果在开发中需要精确的数字（例如金融行业的应用），那么我们就不能使用浮点类型，应该使用 decimal 类型。

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Versal FPGA中的浮点计算单元

但除此之外，DSP58还有两种额外的操作模式，分别称为DSPCPLX和DSPFP32。本文将重点介绍其中的DSPFP32，它是一个硬化的浮点加法器和乘法器。...这个图展示了FP32加法器和乘法器独立使用，颜色高亮表示实现805MHz最大可能速度所需的最小流水线数量。你基本上在每个DSP58中得到一个延迟为2的FP32加法器和一个延迟为3的乘法器。...C和FPOPMODE输入路径中的可选额外流水线寄存器可用于补偿乘法器路径的额外延迟，以便整个MAC对所有数据输入的总延迟为4个时钟周期。...在早期的FPGA系列中，浮点设计总是可能的，Xilinx多年来一直提供基于fabric的软浮点IP，但硬化的DSPFP32现在提供了使用单个DSP58原语和几乎没有fabric资源的选项，具有更低的延迟...（3-4个时钟周期而不是8-11个），更低的功耗和高达805MHz的时钟速度，在最快的两个速度等级中。

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Python 浮点数的冷知识

原文详情： “Python猫” ? 本周的PyCoder's Weekly上分享了一篇小文章，它里面提到的冷知识很有意思，我稍作补充，分享给大家。...它正是圆周率的前五位 3.14159，去除小数点后的结果。在早期的 Python 版本中，负无穷大数的哈希结果其实是 -271828，正是取自于自然对数 e。...这两个数都是硬编码在 Python 解释器中的，算是某种致敬吧。...好了，两个很冷的小知识分享完毕，背后的原因都在于 float() 取浮点数时，Python 允许了 nan（不是数）的存在，它表示不确切的存在，所以导致了这些奇怪的结果。...；可用作字典的键值，但是会产生冲突 float('nan') 的哈希结果为 0，float('inf') 的哈希结果为 314159 参考资料： https://docs.python.org/3/library

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浮点数在内存中的存储

浮点数在内存中的存储详解我们知道, 计算机内部实际上只能存储或识别二进制。...在计算机中, 我们日常所使用的文档, 图片, 数字等, 在储存时, 实际上都要以二进制的形式存放在内存或硬盘中, 内存或硬盘就好像是一个被划分为许多小格子的容器, 其中每个小格子都只能盛放0或1。...我们日常使用的浮点数也不例外, 最终也要被存储到这样的二进制小格子中。（来源于知乎）对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。那么，对于浮点数来说，在内存中是如何存储的呢？...上⾯的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么⼤？要理解这个结果，⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表⽰⽅法。...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的例如：数字0.5，二进制为0.1，存储为浮点型，但是规定了M大于等于1，所以将小数点右移一位，他的存储形式就是（-1)^ 0 * 1.0*2^(-1)，

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浮点数在内存中的储存

前言在计算机科学中，浮点数是一种用于表示实数的数据类型。与整数不同，浮点数可以表示非常大或非常小的数值，并且能够处理小数部分。...然而，浮点数在内存中的存储方式与整数有很大的不同，本文将深入探讨浮点数在内存中的存储方式，帮助读者更好地理解这一概念。 1....通过这种方式，浮点数可以表示非常大或非常小的数值。 2.2 IEEE 754标准 IEEE 754是浮点数表示的国际标准，定义了浮点数在内存中的存储格式。...2.3 浮点数的存储格式组成成分在IEEE 754标准中，浮点数的存储格式如下：符号位（Sign Bit）：1位，表示浮点数的正负。0表示正数，1表示负数。...为了避免这种情况，可以使用更高精度的浮点数类型（如双精度浮点数）或采用数值稳定的算法。

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浮点数在内存中的存储

浮点数表示的范围： float.h 中定义根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会）754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： V = (−1) ^S*M ∗ 2^ E • M表示符号位...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。 ...浮点数取的过程指数E从内存中取出还可以再分成三种情况： E不全为0或不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第一位的...*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); return 0; } 分析：先看第1环节，为什么 9 还原成浮点数，就成了 0.000000 9以整型的形式存储在内存中，得到如下二进制序列...10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000 这个32位的二进制数，被当做整数来解析的时候，就是整数在内存中的补码，原码正是 1091567616 。

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浮点数在内存中的存储

我们知道，对于整数，它在内存中是以二进制补码的形式存储的。...s,接着的11位存储E,剩下的52位存储有效数字M 二，浮点数存的过程浮点数在存的过程中，实际上是存s M E....然而在科学计数法中，E是有可能出现负数的，所以IEEE 754规定，在存储的时候，E的真实值必须加上一个中间数，对于8位来说，加上127；对于11位来说，加上1023。...比如2^10,E是10，必须保存成127+10=137，即10001001 三，浮点数取的过程指数E从内存中取出，还可以分为3种情况。...1，E不全为0或不全为1 在取的过程中，指数E的值减去127或（1023），再将有效数字M前加上第一位的1.

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浮点数在内存中的存储

（1）国际标准IEEE 根据国际标准 IEEE （电气和电子工程协会） 754 ，任意一个二进制浮点数 V 可以表示成下面的形式： V=(-1)^S * M * 2^E ，为什么是2^E呢？...，接下来进入本文的重点部分，浮点数在内存中的存储二、浮点数在内存中的存储浮点数数据在32位的处理器上最高的1位存放符号位(S)...浮点数据在64位处理器，最高的1位是符号位S，接着的 11 位是指数 E ，...浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值，有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。...比如保存 1.01（5.5十进制）的时候，只保存01 ，等到读取的时候，再把第一位的 1 加上去。这样做的目的，是节省 1 位有效数字。

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c中的浮点数比较原

http://blog.csdn.net/tjlakewalker/article/details/6836735

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浮点数在内存中的存储

浮点数在内存中的存储常见的浮点数: 3.14159 , 1E10等, 浮点数家族包括 : float , double , long double类型....浮点数的表示范围在 float.h中定义. (1E10为科学计数法表示1.0 * 2的10次方) 下面先来看一道题目: #include int main() { int n =...欲知后事如何,请看下面讲解 : 上面的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...例如 5.5在内存中的存储为101.1, 怎么来的呢? 请看下图小数转化为二进制在内存中的权重....浮点数取的过程指数E从内存中取出的过程可以再分为三种情况: E不全为0不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第⼀位的1.

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第十节、Python中整数和浮点数《Python学习》

Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算，运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。 ?...，Python的整数运算结果仍然是整数，浮点数运算结果仍然是浮点数： 1 + 2 # ==> 整数 31.0 + 2.0 # ==> 浮点数 3.0 但是整数和浮点数混合运算的结果就变成浮点数了： 1 ...这是因为整数运算的结果永远是精确的，而浮点数运算的结果不一定精确，因为计算机内存再大，也无法精确表示出无限循环小数，比如 0.1 换成二进制表示就是无限循环小数。...那整数的除法运算遇到除不尽的时候，结果难道不是浮点数吗？我们来试一下： 11 / 4 # ==> 2 令很多初学者惊讶的是，Python的整数除法，即使除不尽，结果仍然是整数，余数直接被扔掉。...不过，Python提供了一个求余的运算 % 可以计算余数： 11 % 4 # ==> 3 如果我们要计算 11 / 4 的精确结果，按照“整数和浮点数混合运算的结果是浮点数”的法则，把两个数中的一个变成浮点数再运算就没问题了

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互联网中的“网络路径测量”

网络路径测量，利用多模式的网络路径联邦探测技术，实现准确、完整、高效的网络路径探测，大规模地采集重点方向国家（地区）IP的网络路径数据。...经典的网络路径探测技术没有考虑路由器的负载均衡情况，因此在探测过程中，会产生假边，造成路由器连接度数膨胀的问题。...，大大提升网络拓扑测量的完整性。...Complete traceroute探测技术能够发现端到端路由中所有的路径，解决了网络拓扑测量中的不完整性和不准确性问题。...同时，通过设定置信度，能够在置信度分别为95%和99%时得到网络拓扑的完整信息，大大提升了网络拓扑测量的完整性和准确性。

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智能音箱中喇叭腔体的参数测量

最近一直忙碌于喇叭腔体的测试, 只有平衡好喇叭 / 腔体 / 功放三者之间的关系, 才能保证好的效果....一款好的音响，喇叭是非常关键的一个零部件，基本上可以说决定了音质的成败，其中最重要的两个因素 : SPL 和 THD ....SPL(声压级):是指喇叭在通以额定阻抗1W的电功率的电压时,在参考轴上与喇叭相距1m的点上产生的声压.单位:分贝(dB). 实际产品研发过程中, 一款单体喇叭的SPL ?...发现单独测试喇叭的测试曲线是非常平的, 但是如果带上腔体, 就会发现1.5 - 2k 这个点下降了10 db 左右 ?...另外评估喇叭的一个参数就是THD+N THD+N是设备本身产生的失真谐波频率的总和，它代表了输入信号与输出信号之间的吻合程度。

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下，我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。我将其称为“像素/度量”比率，我将在下面中对其进行更正式的定义。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。用计算机视觉测量物体的大小现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...$ pip install imutils 第9行和第10行定义了一个称为midpoint的辅助算法，顾名思义，它用于计算两组点的(x, y)坐标之间的中点。...物体尺寸测量结果要测试我们的object_size.py脚本，只需发出以下命令： $ python object_size.py --image images/example_01.png --width...让我们来看看测量物体大小的第二个例子，这次是测量药丸的尺寸：在美国20000多种处方药中，近50%是圆形或白色的，因此如果我们能根据药片的尺寸进行筛选，我们就更有可能准确地识别出药物。

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数据在内存中的存储——浮点数

——《淮南子·人间训》 1、介绍常见的浮点数：3.1415926，1E10等，浮点数包含的类型有float，double，long double 浮点数的表示范围在头文件float.h中定义。...那么到这我们就应该想一下，到底是为什么，难道是之前对于整型的存储的理解到浮点数就不同了？难不成浮点数的存储方式，和我们想的完全不一样吗？...3、浮点数的储存上面的代码中明明，num和*pFloat就是一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别那么大？那么为了搞清为什么是这样的结果，我们必须搞明白浮点数在计算机内部的表示方法。...下面是对于32位来说的简图下面是对于64位来说的简图 4、浮点数的存取的过程 4、1浮点数的存由于对于M来说，已经规定了M的取值范围，1的，所以对于M来说，既然必定会是1.xxxx...4、2浮点数的取指数E从内存中取出的过程还可以分为三种情况： 1、E不全为0或者不全为1 那就按照上面的正常方法进行，先S后E最后M的方式一个个取出。

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OL2中测量工具的扩展

概述：本文共享一个扩展后的测量工具，实现绘制时测量结果的实时展示。

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