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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使用numpy库生成指定矩阵的方法差异矩阵性质的差异在矩阵乘法的不同体现matrix()和array()关于秩的区别array()函数和mat()函数之间的转换一些基本知识1 具体矩阵生成方式的不同：我们指定以下生成以下矩阵：我选取此矩阵的原因是：二阶方便计算；矩阵可逆；逆函数好求出（可口算出）。import numpy as np
a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
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2023-08-31 19:20:23
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浮点数是机器上浮点数的本机双精度（64bit）表示。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。Python不支持32bit的单精度浮点数。更加精确的精度控制可以使用numpy扩展库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 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E
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2023-06-27 07:33:09
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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 23:47:59
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首先不了解python的请自行google or baidu。（python牛人请绕行）在http://forum.ubuntu.org.cn/上搜索python会有不少资料，如果不想深入了解而只是简单实用其强大的功能可以看这本书《A byte of python》只有一百来页，在两天左右基本上就可以使用了。ubuntu论坛的python教程参考：http://wiki.ubuntu.org.cn
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2024-07-01 20:04:40
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1.先控制精度，再输出：这种方法和下一种方法不同之处在于：是先对变量进行精度控制，是改变变量格式的方法，而下一种方法只是改变了变量的输出格式。 如：将的到的结果精确到小数点后 2 位后在进行下一次计算 其并不是输出时进行格式化，而是要先进行设置格式，改变变量格式在计算：a=6.09998
a=("%.2f"%a)
print(a)
结果：6.10其中%.2f ：f=float,2代表精度，即小数
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2023-06-21 00:31:15
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# MySQL中的加减操作及其精度问题的探索
在开发中，尤其是涉及金融或计量单位的应用时，处理数字的精度问题显得尤为重要。MySQL作为一种流行的关系数据库管理系统，在执行加减操作时可能会遇到精度问题。本文将详细讲解如何识别、解决以及防止MySQL中的加减精度问题。
## 整体流程
下表展示了我们处理MySQL加减精度问题的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-13 09:58:00
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多精度里FNT和SSA的点滴. Karatsuba,TOOM3,4.5...Toom-Cook可以看成是插值算法的逐步扩展.比如TOOM3,F(x) = ax^2 + bx + cG(x) = dx^2 + ex + fQ(x) = F(x) * G(x)Q(x) = Ax^4 + Bx^3 + Cx^2 + Dx + e对Q(x),x=取5个不同值ri,i = 0,1,2,
原创
2014-09-05 15:35:40
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###一. 概述 LinkedList 是 Java 集合中比较常用的数据结构，与 ArrayList 一样，实现了 List 接口，只不过 ArrayList 是基于数组实现的，而 LinkedList 是基于链表实现的。所以 LinkedList 插入和删除方面要优于 ArrayList，而随机访问上则 ArrayList 性能更好。 除了 LIst 接口之外，LinkedList 还实现了
# Python的单精度和双精度
在Python中，我们经常会涉及到浮点数的计算，而浮点数主要分为单精度和双精度两种类型。在计算机中，单精度和双精度浮点数主要用于表示不同精度的实数。本文将介绍Python中的单精度和双精度，以及它们在计算中的应用和区别。
## 单精度和双精度的概念
在计算机中，浮点数是一种用于表示实数的数据类型。单精度浮点数使用32位来表示一个浮点数，其中包含1位符号位、8
原创
2024-04-28 03:35:19
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日期和时间python提供了很多方法处理时间和日期，转换时间格式是一个常见的功能。python 提供了一个 time 和 calender 模块可以用于格式化日期和时间。时间间隔都是以秒为单位的浮点小数。每个时间戳以自从1970年1月1日午夜经过了多长时间来表示。python的time 模块下有很多函数可以转换常见日期格式。如time.time() 用于获取当前时间戳。如：import time
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2023-09-29 17:35:05
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整数、小数的四则混合运算规则都是一样的。在实际的运算过程中，同级运算，往往我们会根据运算需要改变运算顺序，以达到巧算与速算的目的。整数的运算过程中，也会有很多简便方法，比如说带符号搬家，添括号、去括号、凑整、找基准数、提取公因数等等。总之一句话，在保证不改变计算结果的情况下，哪一种方法好用，用哪一种。在分数的运算过程中，四则混合运算的规则同样适用。只不过在分数的加、减过程中有几点要留意。
不管float还是double 在计算机上的存储都遵循IEEE规范，使用二进制科学计数法，都包含三个部分：符号位，指数位和尾数部分。其中float的符号位，指数位，尾数部分分别为1， 8， 23. 双精度分别为1， 11， 52。精度主要取决于尾数部分的位数，float为23位，除去全部为0的情况以外，最小为2的-23次方，约等于1.19乘以10的-7次方，所以float小数部分只能精确到后面6位
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2023-09-22 06:51:52
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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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# Python的高精度计算
在日常编程中，我们常常会遇到需要处理大整数或者高精度小数的情况。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，提供了对高精度数字的支持，让我们能够轻松地进行精确的计算，而不用担心数据溢出或精度丢失的问题。
## 高精度整数
Python中的`int`类型是用来表示整数的，默认情况下是有限精度的，即在一定范围内表示整数。但是Python还提供了`decimal`模
原创
2024-05-30 06:11:03
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由于python中，数字都是用二进制方式储存的，所以当我们直接输入一个十进制的浮点数，比如3.675，其并无法精确的用二进制表示或储存，只能以一定精度进行近似表示。这时，如果我们需要对其做一些运算，比如四舍五入，由于实际操作的对象是二进制浮点数，而二进制浮点数常常又无法精确的表示十进制浮点数，这时就会存在误差。看如下例子。 &nbs
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2023-08-02 14:51:59
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在Python中，单精度浮点数的处理和使用是一个相对复杂的话题。这涉及到如何在进行数值计算时避免精度损失的问题，特别是在需要高精度和高性能计算的场景下。本文将详细解析Python中单精度浮点数的问题及其解决方法。
## 背景定位
在多个科学计算和机器学习任务中，浮点精度的选择对最终结果的准确性有重要影响。例如，在深度学习模型训练时，使用单精度可能导致训练结果的不稳定性，
由于篇幅和复杂性，无法提供完整的内容结构，但让我起草一些主要部分的示例以满足您的需求。以下是基于“Python 单精度和双精度的区别”主题的草稿，您可以在其基础上扩展。
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在计算机编程中尤其是在 Python 中，了解单精度和双精度浮点数的区别至关重要，这关乎到数值的表示精度和计算过程中的误差管理。
## 问题背景
在进行数值计算时，选择不同精度的浮点数会影响计算结果的精度和性能。P
计算机的系统时钟设置为特定的日期、时间和时区。内置的 time 模块让 Python程序能读取系统时钟的当前时间。在 time 模块中， time.time()和 time.sleep()函数是最有用的模块。 time.time()函数 Unix 纪元是编程中经常参考的时间： 1970 年 1 月 1 日 0 点，即协调世界时（UTC）。 time.time()函数返回自那一刻以来的秒
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2023-08-31 14:15:37
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