python当中内置了多种数据类型，了解python内置的基本数据类型，有助于进行进行数据处理。第一篇我们将介绍python当中的数字。我们将介绍每一种数字类型，他们适用的操作符，以及用于处理的内建函数。python支持多种数字类型分别是：整形，布尔型，双精度浮点型和复数。1.数字变量的赋值，更新和删除赋值：In [4]: a=123In [5]: aOut[5]: 123更新：实际上数字时不可变
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2023-05-31 20:14:30
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# Java精确数值计算实现
## 1. 简介
在Java中，进行数值计算时，有时会出现精度丢失的问题，特别是在涉及到浮点数运算时。为了避免这种问题，我们可以使用一些技巧和工具来实现精确的数值计算。
## 2. 流程概览
下面是实现Java精确数值计算的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 定义需要进行精确计算的数值 | 定义需要进行精确计算的数值，可
原创
2023-08-22 04:28:23
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将一个字符串转化为只保留两位小数的浮点数并传回给 服务器 NSDecimalNumberHandler *roundUp = [NSDecimalNumberHandler decimalNumberHandlerWithRoundingMode:NSRoundPlain scale:2 raise
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2015-10-12 22:52:00
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声明基于IEEE754浮点表示法的数字在运算时，都会出现不精确的结果，js、java都遵循IEEE754表示法，所以浮点运算时都会出现问题。例如0.1+0.2=0.30000000000000004思路实现精确运算的思路，首先将小数转为整数，然后再做运算。具体函数/**
* js精确运算的思路是转为整数，然后再做运算
*/
/**
* float 加法
*/
function floa
原创
2023-06-28 14:18:20
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# Python 中的 List 数值不精确问题解析
在 Python 编程中，List 是一种非常常用的数据结构。它允许存储多个元素，并可以通过索引访问和修改这些元素。在许多场景下，我们会将浮点数（如小数）存储在 List 中。然而，由于计算机对必须使用二进制系统表示浮点数的限制，Python 中的 List 数值有时会出现不精确的问题。这一问题在数值计算、科学计算和金融工程等领域尤为明显。
如果我问你 0.1 + 0.2 等于几？你可能会送我一个白眼，0.1 + 0.2 = 0.3 啊，那还用问吗？连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了。但是你知道吗，同样的问题放在编程语言中，或许就不是想象中那么简单的事儿了。不信？我们先来看一段 JS。var numA = 0.1;
var numB = 0.2;
alert( (numA + numB) === 0.3 );执行结果是 fal
Python List append()方法描述append() 方法用于在列表末尾添加新的对象。语法append()方法语法：list.append(obj)参数obj -- 添加到列表末尾的对象。返回值该方法无返回值，但是会修改原来的列表。实例以下实例展示了 append()函数的使用方法：#!/usr/bin/python aList = [123, 'xyz', 'zara',
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2023-10-18 22:04:02
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#include <stdio.h> int main() { double n, m; int s[20], i = 0, j, k, l, t = 0, r, b = 0, p = 0; scanf("%lf%lf", &n, &m); k = n; l = m;//k分子,l分母 while ...
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2021-10-07 21:37:00
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# 如何实现Java精确数值计算
---
## 概述
在Java中，由于浮点数的精度问题，直接进行浮点数计算可能会导致精度丢失。为了解决这个问题，我们可以使用BigDecimal类来进行精确数值计算。
## 流程
下面是实现精确数值计算的流程：
```mermaid
erDiagram
用户 --> |创建BigDecimal对象| BigDecimal
用户 -->
原创
2024-06-21 05:32:27
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由于java.math.BigDecimal提供的方法只可以进行工程计算，无法进行精确的商业计算，所以当需要求得精确的数值的时候。这个类就不行了。java.math.BigDecimal提供的round()方法进行四舍五入的时候，其结果也不是让我们满意的。我们可以按照下面的方法设计一个类，进行精确的数值计算。下面的：package hagar;import java.util.*;import j
原创
2014-03-14 16:40:30
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【ElasticSearch（九）进阶】Term精确数值查询，match keyword精确文本查询 一、Term精确数值查询 term查询，会返回那些 在提供的字段中包含确切信息 的文档内容。 查询text字段值，使用match。查询精确数值，使用term。 为什么避免使用term对text字段进 ...
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2021-08-24 13:51:00
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BigDecimal实现java精确运算 存在问题 double num = 0.1 + 0.2; System.out.println("num = " + num); // num = 0.30000000000000004 问题解决 // 解决double运算的误差 BigDecimal na ...
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2021-09-30 16:10:00
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引言 get和post在面试过程中一般都会问到，一般的区别： 1.post更安全（不会作为url的一部分，不会被缓存、保存在服务器日志、以及浏览器浏览记录中） 2.post发送的数据量更大（get有url长度限制） 3.post能发送更多的数据类型（get只能发送ASCII字符） 4.post比get慢 我相信不止一个人跟我一样有这种疑惑，既然post有这么多优点，那我们为什么要使
为什么说浮点数缺乏精确性？在开始本文之前，让我们先来谈谈浮点数为什么缺乏精确性的问题，其实这不是Python的问题，而是实数的无限精度跟计算机的有限内存之间的矛盾。举个例子，假如说我只能使用整数(即只精确到个位，计算机内的浮点数也只有有限精度，以C语言中的双精度浮点数double为例，精度为52个二进制位)，要表示任意实数(无限精度)的时候我就只能通过舍入(rounding)来近似表示。比如1.2
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2023-08-20 07:48:43
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数字int、bigint、smallint 和 tinyint使用整数数据的精确数字数据类型。数据类型范围存储tinyint0 到 255。1 字节smallint-2^15 (-32,768) 到 2^15-1 (32,767)。2 字节int-2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31-1 (2,147,483,647)。4 字节bigint-2^63 (-9,223,372,0
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2023-12-19 22:08:26
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# Python精确浮点数运算
在进行浮点数运算时，我们常常会遇到精度丢失的问题，导致计算结果不准确。Python内置的浮点数类型float只能提供有限的精度，无法完全精确表示某些小数。为了解决这个问题，Python提供了Decimal模块，可以实现精确的浮点数运算。
## 为什么会出现精度丢失
在计算机中，浮点数采用二进制表示，有些十进制小数无法准确表示成二进制小数，导致精度丢失。例如，0
原创
2024-02-26 07:06:03
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# Python 精确匹配实现教程
## 1. 整体流程
为了实现 Python 精确匹配，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的模块和库 |
| 2 | 获取用户输入的目标字符串 |
| 3 | 读取需要匹配的文本文件 |
| 4 | 逐行比较目标字符串和文本文件中的每一行 |
| 5 | 打印出匹配的结果 |
原创
2023-09-22 01:48:24
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精确匹配 Python 是一个极具挑战性的课题，尤其是在数据处理、文本搜索和机器学习等领域。为了高效地解决这个问题，我将从多个维度进行深入探讨，确保读者能够全面理解其背景、特点及应用场景。接下来我将详细阐述这个过程。
### 背景定位
在许多实际应用中，精确匹配变得越来越重要。例如，在信息检索、自然语言处理以及数据库查询等领域，精确匹配能够帮助我们有效过滤和定位需要的信息。随着数据量的增加，单
datetime 包含用于处理日期和时间的函数和类。Time时间值用time类表示。 time实例有属性hour， minute，second，和microsecond，还可以包括时区信息。import datetime
t = datetime.time(1, 2, 3)
print(t) # 01:02:03
print('hour :', t.hour) # hour
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2023-09-04 17:54:10
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#coding:utf-8#一阶导def fun1(X, WINDOW = 5):result = []for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)result.append(mid)return result#二阶导def fun2(X, WINDOW = 5):result =
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2023-08-09 15:45:31
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