我正在读取一个带有浮点数的文本文件，这些数字都带有1或2个小数点。我正在使用float()将行转换为浮点数，并在失败的情况下引发ValueError。我将所有花车存储在列表中。打印时，我想将其打印为2个小数位的浮点数。假设我有一个文本文件，其编号为-3,65,9,17,1。我阅读了每个文件，然后将它们转换为float并将它们附加到列表中。现在在Python 2中，调用float(-3.65)返回-
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2023-08-11 00:02:19
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存储引擎不同的数据应该有不同的处理机制来存储存储引擎就是不同的处理机制MySQL主要存储引擎innodb 是MySQL5.5版本之后默认的存储引擎，支持事务、行锁、外键myisam 是MySQL5.5版本之前默认的存储引擎，速度比innodb快，但不够其安全memory 内存引擎（数据全部存放在内存中）断电数据丢失，临时存储blackhole 无论存什么，都立刻消失（黑洞），部署功能查看所有引擎
# Python3 string转float不丢失精度
## 1. 概述
在Python开发中，经常会遇到将字符串类型转换为浮点数类型的需求，例如从外部读取数据时，数据的格式可能是字符串类型，但我们需要将其转换为浮点数类型以便进行计算。然而，由于浮点数的内部表示方式与字符串的表示方式存在差异，因此在进行转换时可能会导致精度丢失的问题。本文将介绍如何实现Python3中字符串转浮点数时不丢失精度的
原创
2023-12-20 09:37:01
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首先，为啥会要讨论这个问题。我得为昨天拖了小组后腿深表歉意。其实程序逻辑很快就理通了的，但自己总是会因为各种各样的小问题束缚手脚，看接下来这个图片：稍微有数据敏感性的同学就能看出，中间这么一大堆又是0000又是999还是这么多位的小数，一看就是异常数据。这块数据的产生，源于代码里对两个字符串做了float转换并相减，导致出现了这种数据异常的错误。那么问题来了，1.这种异常是如何产生的？2.有哪些方
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2023-08-18 16:46:25
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# Python3 float 相加
在Python3中，浮点数（float）是一种常见的数据类型，用于表示具有小数点的数值。在进行浮点数相加时，我们需要注意一些细节，以确保计算的准确性。本文将通过代码示例和图表，详细介绍Python3中float相加的过程。
## 浮点数的表示
在Python3中，浮点数使用双精度格式（double precision）表示，其精度通常为64位。这意味着浮
原创
2024-07-19 09:33:27
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浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说
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2023-06-15 09:45:49
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float范围为： 32 3.4E–038～3.4E+038
double范围为： 64 1.7E–308～1.7E+308
#include <stdio.h>
#define EPSILON 0.0001
// Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) &
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2024-03-12 15:33:48
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# Python3 小数精度
在计算机编程中，处理小数时会遇到精度问题。Python3是一种强大的编程语言，有着丰富的数学函数和库，但在处理小数时也存在精度问题。本文将介绍Python3中处理小数精度的相关知识，并给出一些代码示例。
## 为什么会有小数精度问题？
在计算机中，所有的数字都是以二进制进行存储和计算的。而很多小数在十进制下是无限循环小数或者无限不循环小数，转换成二进制后就会变得
原创
2024-02-25 04:38:52
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基础浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精
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2023-06-26 23:32:34
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一、问题说明 在Python中定义两个浮点型进行计算，会发现某些时候计算并不准确。如下图的代码，并没有得到预期的0.3，而是一个无限接近0.3的数值。 为什么会出现这种情况呢？二、问题原因 查阅各方资料得知，由于所有数据在计算机中都是以0和1形式存储的，在机器字长有限的情况下，浮点型的精度也是有限的。浮点型在计算机中的存储一般遵从IEEE 754标准。IEEE 754标准： IEEE 754
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2023-06-16 19:53:19
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现象>>> 1.2 - 1.0
0.19999999999999996原因：根本原因：存在（用二进制存储时）“不可表示”，如0.1，0.2和0.01 计算机会把你心里想的十进制小数转换为二进制小数，然后在内存中存储二进制小数CPython 中的 float 类型使用C语言的 double 类型进行存储。 float 对象的值是以固定的精度（通常为 53 位）存储的二进制浮点数，由
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2023-07-05 13:05:34
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今天一开始就说列表是一个不安全的数据结构，之前也是遇到过类似的问题，列表不受局部变量还是全局变量的影响，你用了就变了，就算是局部变量也回不到之前了，但是今天这里说到的不安全数据结构主要是体现在多线程过程的使用中，先展示一下到底怎么不安全吧。import threading,time
li=[1,2,3,4,5]
def pri():
while li:
a=li[-
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2024-10-17 15:30:13
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# Python3 时间戳精度详解
在现代编程中，时间的管理与处理是非常重要的一个环节。尤其是在 Python3 中，时间戳的精度直接影响到数据处理的准确性和实时性。本文将带您深入了解 Python3 中时间戳的精度，并提供一些实际的代码示例来帮助您更好地理解。
## 时间戳的概念
时间戳（Timestamp）是指从1970年1月1日00:00:00 UTC（协调世界时）到某个特定时间的秒数
原创
2024-08-23 04:12:00
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# Python3 设置小数精度
## 引言
在编程中，处理小数精度是一个常见的需求。Python3提供了一种简单的方式来设置小数的精度。本文将教会你如何在Python3中设置小数的精度。
## 流程概述
下面是实现"Python3 设置小数精度"的步骤概述：
步骤 | 内容
---|---
Step 1 | 导入 Decimal 模块
Step 2 | 设置小数精度
Step 3 | 使用
原创
2024-01-27 08:54:03
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从事金融行业的PHPer，资金运算频繁，稍不留神，用户资金可能损失几十万，甚至更可怕......直接上实例吧：javascript 0.1 + 0.2 为啥不等于 0.3 ? （正确结果：0.30000000000000004）
0.8 * 7 为啥不等于 5.6 ? （正确结果：5.6000000000000005） PHP var_dump(intval(0.58 * 100));
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2024-08-15 09:22:29
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float结构体Include/floatobject.h 中定义typedef struct {
PyObject_HEAD
double ob_fval;
} PyFloatObject;使用了定长对象共用的头部，定义了double类型的字段ob_fval存储浮点值。float类型对象Objects/floatobject.c 中定义PyTypeObject PyFloat_T
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2024-06-25 16:57:44
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浮点数为什么不精准？ 我们在计算机中写的十进制小数，只有 0 和 1 的计算机要怎么处理？我们来试一试如何表达十进制的 0.2 吧。0.01 = 1/4 = 0.25 ,太大0.001 =1/8 = 0.125 , 又太小0.0011 = 1/8 + 1/16 = 0.1875 , 逼近0.2了0.00111 = 1/8 + 1/16 + 1/32 = 0.21875 , 又大了0.00
.. _tut-fp-issues: ****************************************************************************************Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations 浮点数算法：争议和限制********************
# 浮点数在 Python 中的固定精度处理
在 Python 中，处理浮点数是一个常见的任务。浮点数的精度问题常常导致我们在科学计算、财务数据处理等场景下出现误差。因此，掌握如何固定浮点数的精度显得尤为重要。本文将介绍 Python 中固定浮点数精度的方法，通过代码示例和饼状图展示其应用。
## 为何需要固定浮点数精度？
在许多情况下，我们在输出浮点数时希望能够控制其显示的精度。例如：
# Python浮点数的精度设置
浮点数是一种用于表示小数的数据类型，它在编程中被广泛使用。然而，由于计算机内部使用二进制来表示数字，浮点数的精度有时会引起问题。Python提供了一些方法来设置和控制浮点数的精度，从而避免一些常见的问题。
## Python浮点数的问题
在Python中，浮点数的精度问题主要涉及到两个方面：舍入误差和尾数计算。
### 舍入误差
舍入误差是由于计算机内部
原创
2024-01-08 09:15:47
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