变量、运算符与数据类型1. 注释在 Python 中，# 表示注释，作用于整行。【例子】单行注释# 这是一个注释
print("Hello world")
# Hello world''' ''' 或者 """ """ 表示区间注释，在三引号之间的所有内容被注释【例子】多行注释'''
这是多行注释，用三个单引号
这是多行注释，用三个单引号
这是多行注释，用三个单引号
'''
print("Hel
## Python time显示时间精度
### 概述
在Python中，我们经常需要获取当前的时间，并且有时候需要控制时间的精度。Python的`time`模块提供了一些函数和类来处理时间相关的操作。本文将介绍如何使用`time`模块来显示时间的精度。
### 整体流程
下面的表格展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入`time`模
原创
2023-11-28 05:18:27
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一.数字类型及操作数据类型整数 与C/C++不同的是，python中的整数没有大小限制，想多大多大。（现在终于懂了用python水高精度是什么意思了。） 对于幂运算，可以用pow(x, d)函数：表示x^d。浮点数 python中的浮点数：取值范围数量级约-10308至10308，精度数量级10-16 有一个特点需要注意：不确定尾数。 不仅是python，其他的计算机语言也存在这个问题。计算机进行
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2023-09-23 00:39:50
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# Python调整坐标轴显示精度
在数据可视化中，调整坐标轴的显示精度是非常重要的一环，可以让图表更加清晰和易于理解。Python中的matplotlib库提供了丰富的功能，可以帮助我们实现对坐标轴的精度进行调整。本文将介绍如何使用matplotlib库来调整坐标轴的显示精度，并通过代码示例来演示。
## 调整坐标轴显示精度
在matplotlib库中，我们可以通过设置坐标轴的刻度标签来调
原创
2024-04-25 06:59:54
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# Python定义数据精度
在Python中，我们经常需要处理各种数据类型，包括整数、浮点数等。然而，在进行数学计算时，我们常常遇到精度丢失的问题。Python提供了一种方法来定义数据的精度，以确保计算的准确性。
## 为什么需要定义数据精度
在计算机科学中，由于计算机内部使用二进制表示数字，会导致一些小数不能被准确表示，从而导致精度损失。这在一些需要高精度计算的领域，比如金融、科学计算等
原创
2024-04-28 06:33:23
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/* 设置浮点数的显示精度 cout.precision(int)可以设置浮点数的显示精度(不包括小数点) 注： 1.如果设置的精度大于浮点数的位数，如果浮点数能根据IE
请问Excel表格求的合计数为什么和用计算器累加出的...因为精确与实际值有误差、单太小自动四舍、运算数据中有多种的单元格，导致有些数据不能相加设置显示精度1、打开Excel表格，然后点击左上角的文件。2、点击文件之后，选择文件中的选项。3、进入选项页面，点击重新计算。4、进入重新计算页面，把以显示精度为准打上勾然后点击确定就可以了。excel表格用公式计算出来的数值跟计算器计算出来的...有可能
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2024-07-25 07:36:51
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在Python中，数据的单精度转双精度是处理科学计算、数据分析以及机器学习等任务时常遇到的需求。由于浮点数的精度变化可能会影响计算结果，因此有必要掌握如何在Python中进行精确的数据类型转换，以确保我们的程序始终保持准确性和稳定性。
### 环境准备
在开始之前，确保您的Python环境已安装了正确的库，以便支持数据类型转换。我们将使用`numpy`库来处理浮点数的转换。
前置依赖安装：
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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在ORACLE数据库中，NUMBER(P,S)是最常见的数字类型，可以存放数据范围为10^-130~10^126(不包含此值)，需要1~22字节(BYTE)不等的存储空间。P是Precison的英文缩写，即精度缩写，表示有效数字的位数，最多不能超过38个有效数字。S是Scale的英文缩写，表示从小数点到最低有效数字的位数，它为负数时，表示从最大有效数字到小数点的位数。有时候，我们在创建表的时候，N
相对于C语言等其他语言来讲，python为我们内置了许多数据类型，这些已定义的数据类型基本可以满足我们数据结构的需求，给我们提供了很大的方便。数值1.整型 python中整型数值无精度限制，仅限于内存和计算机配置 十进制与二进制、八进制、十六进制的转换0o3 //八进制的3
0x3 //十六进制的3
0b1 //二进制的1
oct(
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2023-10-18 18:40:27
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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
267阅读
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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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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1、数字类型1、整数类型可正可负，无取值范围四种进制表达形式：二进制，八进制，十进制，十六进制2、浮点数类型带有小数点及小数的数字取值范围约-10307至10308,精度数量级10^-16浮点数运算存在不确定性尾数，不是bug，一般发生在10^-16左右，可以使用**round(x,y)对x四舍五入，d为小数截取位数。浮点数间运算与比较用round()**函数辅助可采用科学计数发表示，使用字母e或
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2023-08-18 18:33:56
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利用Python进行数据分析最核心的库就是Pandas，可以说，掌握了Pandas库，Python数据分析就属于中阶水平了。在《一次简单、完整的全流程数据分析，让我们不再害怕Python 》一文中我们介绍了Python进行数据分析全流程的几个主要函数。但由于实际中的分析需求可能比较复杂，就要求对数据做更加复杂的处理。所以，我们有必要提前准备一些常用的函数，这些函数不用全部会，知道有这些函数，并做到
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2023-08-22 22:25:12
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精准率和召回率是两个不同的评价指标，很多时候它们之间存在着差异，具体在使用的时候如何解读精准率和召回率，应该视具体使用场景而定有些场景，人们可能更注重精准率，如股票预测系统，我们定义股票升为1，股票降为0，我们更关心的是未来升的股票的比例，而在另外一些场景中，人们更加注重召回率，如癌症预测系统，定义健康为1，患病为0，我们更关心癌症患者检查的遗漏情况。F1 ScoreF1 Score 兼顾精准率和
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2024-08-15 01:06:48
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# Python 双精度数据存储指南
随着数据科学和机器学习的发展，处理双精度（即浮点数）数据成为了现代编程中的重要环节。Python 的高效性和简易性使其成为开发者进行浮点数操作的首选。本文将引导你通过一个系统化的流程来实现 Python 中双精度数据的存储。
## 流程概述
以下是实现“Python 双精度数据存储”的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-15 08:17:45
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