本菜基本完结了pos机的第二个页面，但是还是遇到了不少问题，本次总结其中之一，浮点数的计算。 统计商品数量时，本来是直接加一就可以，但是本菜觉得应该照顾一下论斤买的商品，于是直接把 += 1 改为了 +=0.5,于是网页干干脆脆的报错不显示了，本菜通过强化过的报错函数，发现错误在于数据类型不正
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2023-09-18 19:35:07
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一、问题说明以前对浮点数运行没有没有太在意。昨天同事要求把百分比结果保存到文件上，然后就以保存1位小数的形式给他保存了。但是今天同事运行时问能不能统一以一位小数的形式保存，当时觉得很奇怪昨天就是以一位小数形式存的怎么还会提这种要求呢。其给回的截图确实是部分是一位小数的，但一部分是很长的。查看代码都统一如下格式：# 使用round保留三位小数，然后乘以100，最后格式化为带百分号的字符串rate=f
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2023-08-08 10:51:30
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1、代码如下a=7.0
b=4.0
c=7
e=4#整形求余
print("%d/%d=%d" %(c,e,c/e))#将浮点型强制转换为整形，余数用浮点型表示
print("%d/%d=%f" %(a,b,a/b)) 2、运行结果
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2023-06-19 19:58:27
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一、数值数据类型 在Python中，数值数据类型有以下两种：整数整数用“int”数据类型表示。int类型的数据可以是正数也可以是负数，Python可以处理任意大小的整数。浮点数浮点数用“float”数据类型表示。float类型的数据可以用数学写法和科学记数法表示。整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法也是精确的），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。 Pyth
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2023-06-30 08:56:21
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从python2.2开始，便有两种除法运算符："/"、"//"。两者最大区别在：python2.2前的版本和python2.2以后3.0以前的版本的默认情况下，"/"所做的除法是以一种两个数或者多个数出现一个浮点数结果就以浮点数的形式表示，即float除法"//"所做的除法则不相同，"//"不管两者出现任何数，都以整除结果为准，不对小数部分进行处理，直接抛弃，也就是整除法以下是笔者在编译器测试的数
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2024-06-25 19:04:01
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有时候：代码上数字计算可能会有如同下面的误差原因：这些错误是由底层CPU和IEEE 754标准通过自己的浮点单位去执行算术时的特征。 由于Python的浮点数据类型使用底层表示存储数据，因此你没办法去避免这样的误差。a=3.2
b=2.1
print(a+b) # 5.300000000000001
print(a+b==5.3) # False如果：对浮点数执行精确的计算操作，并且不希望有任
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2023-05-27 09:34:57
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读者们可以先思考下：若两个元组相等，即 a==b 且 a is b，那么相同索引的元素（如 a[0] 、b[0]）是否必然相等呢？ 若两个对象的 hash 结果相等，即 hash(a) == hash(b)，那么它们是否必然相等呢？ 答案当然都为否（不然就不叫冷知识了），大家可以先尝试回答一下，然后再往下看。-----思考分割线-----好了，先来看看第一个问题。两个相同的元组 a、b，它们有如下
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2023-08-22 21:34:59
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# Python 计算浮点数
在Python中，浮点数是一种用于表示实数的数据类型。与整数不同，浮点数可以包含小数点，使得我们能够进行更加精确的数值计算。在本篇文章中，我们将介绍如何在Python中进行浮点数的计算，并演示一些常见的计算操作。
## 浮点数基本操作
在Python中，我们可以直接使用加、减、乘、除等运算符来对浮点数进行基本的数学操作。下面是一些示例代码：
```python
原创
2024-03-05 03:52:29
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本次学习原内容均来自MOOC国家精品课程《Python程序语言设计》嵩天第一篇在问题——“今天python了吗？”中基本数据类型1、 整数（1）整数无限制 pow(x,y) 计算
（2）四种进制 2、 浮点数类型（1）取整范围和小数精度都有限制范围。（2）浮点数运算之间存在不确定尾数，这不是bug 如0.1+0.2=0.3000000000004。（3）浮点数运算的辅
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2023-06-17 13:10:34
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文章目录前言一、数值变量二、类型转换三、算术运算符四、比较操作符五、逻辑操作符六、分支和循环七、循环八、Break 和 continue 前言今天的重点是数据类型和操作符 字符串相加是字符串的拼接 数字的相加就是求和一、数值变量python的一些数值变量整形布尔类型浮点型（python区分整形和浮点型就是看这个数有没有小数点）还有个e了解一下 字母e是10的意思 15e10=1500000000
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2023-08-11 21:04:10
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浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中，浮点数并不能准确地表示十进制。并且，即便是最简单的数学运算，也会带来不可控制的后果。因为，在计算机的世界中只认识0与1 因为在计算机里面，小数是不精确的，例如1.115在计算机中实际上是1.1149999999999999911182，所以当你对这个小数精确到小数点后两位的时候，实际上小数点后第三位是4，所以四舍五入，因此结果为1.11。 这种说法，对了一
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2023-09-13 23:56:05
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你需要对浮点数执行精确的计算操作，并且不希望有任何小误差的出现。浮点数的一个普遍问题是它们并不能精确的表示十进制数。并且，即使是最简单的数学运算也会产生小的误差，比如：a = 3.2
b = 5.4
print(a + b)
print((a + b) == 8.6)运行结果如下:8.600000000000001
False这些错误是由底层CPU和IEEE 754标准通过自己的浮点单位去执行算术
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2024-03-30 20:51:44
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基础数据类型1运算符算术元运算符加减乘除四则运算% 取余，返回除法的余数**幂，返回X的Y次幂//取整除，返回商的整数部分 注意： 1、除法返回的是浮点数，并且都是向下取整 2、//为整除，所以返回的是整数部分，不是整数类型；当除数与被除数有为浮点数 的时候 返回的是整数部分的浮点数 3.取余也是先遵循向下取整的规则,divmod(x//y, x%y)–>divmod(商,余数) 4.pyt
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2023-08-11 20:44:35
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前面章节提到，Python 中浮点类型之间的运算，其结果并不像我们想象的那样，例如：>>> 0.1+0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1+0.1-0.2
0.0
>>> 0.1+0.1+0.1-0.3
5.551115123125783e-17
>>> 0.1+0.1+0.1-0.2
0.100000
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2023-10-03 09:52:22
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Python的整数/浮点数/字符串以及相关操作和赋值方法
整数(int) 在Python中的整数就是包括了任意大小的整数，可以用来表示很多物理上的意义。比如1个苹果，1000块钱等等。在Python2中分成了int和long int两种。而在Python3中就只有一种整数，并且是可以取到任意大小的。 常见运算： 加法 ： In : 5 + 2 -> Out : 7
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2023-06-20 21:29:20
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一、整数Python支持正负整数，并且书写方式和数学上相同。同时，使用十六进制表示整数比较方便，十六进制以0x开头，由0-9、a-f组成，如：0xff00，0xa5b4c3d2.二、浮点数顾名思义，浮点数就是小数点“浮动”的数，在科学计数法中，小数点的位置可以改变，如2.45×10^9等同于24.5×10^8。在用法上，一般的小数可以直接用数学写法，过大或过小的小数就必须用科学计数法。在Pytho
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2023-06-13 20:32:11
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1.数字类型# Python中数字有四种类型：整数(int)、布尔型(bool)、浮点数(float)和复数(complex)。
'''
整数(int)
Python中的整数，表示方法和数学上的写法一样，例如：-1，100，0。
十六进制表示整数使用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2。
浮点数(float)
浮点数也就是小数，可以用数学写法，如1.2，3.1
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2023-06-16 09:58:10
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python基础语法.jpg您的“关注”和“点赞”，是信任，是认可，是支持，是动力......如意见相佐，可留言。本人必将竭尽全力试图做到准确和全面，终其一生进行修改补充更新。image.png目录Python 浮点数数据类型概述2.2.1 指数表示形式概述4.1 微信公众号：码农阿杰5.1 Python 3.8.2 documentation1 Python 浮点数数据类型概述浮点数数据类型，可
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2023-06-14 13:50:18
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一、Python 支持三种不同的数值类型：整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102
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2023-08-30 07:39:44
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# Python浮点数计算加速探索
Python作为一种高层次的编程语言，以其简洁性和易用性而广受欢迎。然而，它的性能在处理浮点数计算时，尤其是在科学计算、数据分析和机器学习中，往往成为一个瓶颈。幸运的是，有多种方法可以加速Python中的浮点数计算。本文将探讨几种有效的方法，并提供相应的代码示例，以帮助你提高Python程序的性能。
## 1. 使用Numpy进行向量化计算
Numpy是一
