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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# Python中列表精度实现的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现Python中的列表精度。下面是整个过程的步骤，我们将逐步进行介绍。
## 步骤一：理解列表精度的概念
在Python中，列表（list）是一种有序的集合，可以存储任意类型的数据。通常情况下，列表中的元素可以是整数、浮点数、字符串等等。但是，当我们需要处理需要较高精度的数值计算时，Python默认的列表类型无法
原创
2023-11-13 03:38:12
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# Python List中数字精度的实现
在Python中，处理浮点数时，我们常常需要控制数字的精度。为了帮助你理解如何在Python的列表中实现数字精度，我将逐步展示整个过程，并用代码示例进一步解释每一步的意义。
## 流程概述
我们将以下列步骤实现列表中数字的精度控制：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-01 12:26:57
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1. list的初始化1.1 使用for初始化list>>>list1 = [1, 2, 3, 4]
>>>list2 = ['a', 'b', 'c']
# 这种写法结果元素数量 = list1元素数量 *
>>>list3 = [(i, j) for i in list1 for j in list2]
>>>list
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2023-12-18 18:30:14
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python学习之List和Tuple前言在编程的过程中，有一类数据结构我们将它们称为容器，其被用来保存一系列的数据元素。在C++中，我们为了保存不同类型的对象，我们需要为他们基类。但是在python中，这些都可以免了，python是动态语言，其自动识别。Listlist是python内置的一种数据类型，称之为列表，是一种有序的集合，可以向其中添加和删除其中的元素。 比如，我们有一个整数list
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2024-03-02 11:05:15
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# Java中List mapToDouble的精度丢失问题解决方法
## 引言
在Java开发过程中，我们经常需要对List中的元素进行转换和计算。常用的方法是使用Stream的mapToDouble函数来实现。然而，由于浮点数的精度问题，我们可能会遇到精度丢失的情况。本文将介绍如何解决Java中List mapToDouble精度丢失问题。
## 流程概述
下面的表格展示了解决该问题的步骤
原创
2023-08-02 19:41:44
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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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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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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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精度浮点数到单精度的python 实现1.python源码2.示例3.参考文献 实现原理可参考 3.参考文献部分。 1.python源码代码输入参数s是字符串形式的16位二进数，如"0011010101010101"。def halfpre2spre(s):
#s代表16位二进数，
sign=int(s[0])
res0=pow(-1,sign) #符号位
ex
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2023-06-17 14:25:40
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程序员：左正康 完成时间：2013/12/3 系统开发背景：原始的DEM精度评价方法：采用ArcGIS结合Excel的方式完成DEM的精度评价。具体操作是：利用ArcGIS工具箱中的创建TIN，TIN转DEM，坡度分析等工具将等高线的坡度图生成，然后在坡度图上选择坡度大的地方人工矢量28个检查点，然后再返回到矢量图层，人工判断计算每个检查点的高程值并依次手动填写完成
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2024-01-02 17:02:42
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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
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2024-07-27 22:20:03
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Python基本数据类型与方法一、列表（元组）二、字符串三、字典四、集合 补充： # 对于数字而言，没有太多要说的
# 1、在python中没有单精度、双精度之分，float所支持的即为其他语言的双精度
# 2、在python3中：
# / 为除法，结果自动转型为浮点型
# // 为整除，如果被除数或者除数至少有一个为float类型，那么结果也为float类型
print(1 / 3
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2024-01-06 08:59:44
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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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Number类型数值类型，通常用于存储数值，是最常用的变量类型；Python中的数值类型包括如下种类：Integer、Long integer、Boolean、Double-precision floating、Complex number。Integer 整型
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2023-08-13 09:18:58
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IDLE： 调试 熟悉python代码的风格和规定 ，可以进行简单的运算。 若要执行一段代码，打开NEW FILE，写一段代码保存。 python的基本数据类型 ： int（整数） float（浮点数） 单精度（float） 双精度（double） 其他语言 short，int，long type 类型&n
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2023-09-11 12:52:27
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深入学习高精度运算(chasem)高精度运算是算法学习中一个比较重要的内容 实际就是模拟我们平时运算的过程 有一定的实用性，虽然python不用模拟直接就能实现下面我们逐个学习高精度的加减乘除1.高精度加法高精度运算，数字可以达到几百位上千位，只能用字符串来接受。接收完数字后，高位在前，低位在后。我们先看下我们平时的加法计算过程需要个位，十位，这样对应位置对齐，而且加完以后数字还可能边长，这样的话
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2023-10-07 13:23:50
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给定两个均不超过9的正整数a和n，要求编写函数fn(a,n) 求a+aa+aaa++⋯+aa⋯aa(n个a)之和，fn须返回的是数列和函数接口定义：fn(a,n)其中 a 和 n 都是用户传入的参数。 a 的值在[1, 9]范围；n 是[1, 9]区间内的个位数。函数须返回级数和裁判测试程序样例：/* 请在这里填写答案 */
a,b=input().split()
s=fn(int(a),int(
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2023-07-13 14:41:35
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