1.格式化为浮点数
.format(a = ?) 或者 f'{a:0l.nf}'
a：变量名（也可以没有变量名，那后面的括号直接输入要格式化的数字）
0：表示缺的部分用什么补充，也只能是0.(当不需要这步操作时，0可省略)
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2023-07-11 10:58:00
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python从2.6开始支持format，一种新的更加容易读懂的字符串格式化方法。1. 替代旧的%输出旧的格式化输出方法：#!/usr/bin/python
name = 'Tom'
age = 18
print '%s is %d years old' % (name,age)使用format函数格式化输出：#!/usr/bin/python
name = 'Tom'
age = 18
prin
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2023-05-27 12:23:17
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一、要求较小的精度 将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数。 1.round()内置方法round()不是简单的四舍五入的处理方式。 >>> round(2.5)
2
>>> round(1.5)
2
>>> round(2.675)
3
>>> round(2.675, 2)
2.67
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2023-06-26 23:54:13
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保留两位小数，并做四舍五入处理方法一: 使用字符串格式化>>> a = 12.345
>>> print("%.2f" % a)
12.35
>>>方法二: 使用round内置函数>>> a = 12.345
>>> round(a, 2)
12.35方法三: 使用decimal模块&
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2023-05-29 16:39:37
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自学JavaDay11Object类/*
java.lang.Object类
1.Object类是所有Java类的根父类
2.如果在类的声明中未使用extends关键字指明其父类，则默认父类为java.lang.Object类
3.Object类中的功能（属性、方法）就具有通用性
属性：无
方法：equals()/toString()/getClass()/hashCode()/
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2024-06-26 21:17:49
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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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2023-08-30 11:17:16
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第2章 数据结构概述第一节 基本概念一、数据与数据结构二、数据类型第二节 数据结构课程讨论的内容第三节 算法及性能分析一、算法二、算法分析基础三、同一问题的不同算法第四节 上机实验一、Python 内置类型常见操作的性能验证二、列表生成方法的性能比较三、变位词判断算法的性能比较四、哥德巴赫猜想问题 第一节 基本概念一、数据与数据结构数据：数据是指所有能够输入计算机中存储并被计算机处理的符号的总称
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2024-10-21 20:31:06
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处理一个数据文件，发现数据不一致，小数点后有三位、四位、六位、更多位。部分还进行四舍五入。需要对数据文件进行处理。如果有效位超过6位，则四舍五入。如果小于6位，则保持原来的数字不变。考虑两种情况：小数点后无数字：判断数字有效位（len(str(num))-1）是否超过6，超过则通过整除去尾，没有则返回小数点后有数字：判断数字有效位（len(str(num))-1）是否超过6，超过则四舍五入roun
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2023-05-29 16:39:28
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## 实现Python整数不保留小数点，小数保留小数点的方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现整数不保留小数点，小数保留小数点的操作。
### 流程图
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 整数不保留小数点
start[开始]
input[输入一个浮点数]
原创
2023-11-15 07:14:55
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float数据类型，保留小数点的方式有三种一、round ( ) 函数方法 【自动四舍五入，默认去除多于的 " 0 "】：'''
round(A,B): 自动四舍五入，默认去除多于的 " 0 "
A ： 需要计算的数据
B ： 保留的小数点位数
'''
x = 3.141596257
print(round(x,3))
>>> 3.142
y = 3.0
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2023-05-29 16:29:32
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学习JAVA的同学都知道，数据类型是基础中的基础，而JAVA本身是强类型语言，他对变量的类型有这魔一般的执著，所以学好JAVA的重心就是要学好数据类型.既然有强类型语言，就会有弱类型语言如PHP、Javascript，顾名思义弱类型语言,就是你想把这个变量当做什么类型来用，就会当什么类型来用，语言解析器会自动转换。 那么既然弱类型语言不需要我们费心的去考虑数据类型，又为什么要学习强类型语言。
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2023-12-25 15:12:00
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关于python小数点精度控制的问题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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2023-06-26 23:35:33
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引入：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
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2023-06-26 23:32:48
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日常生活中所使用的数有整数和实数之分,整数的小数点固定在数的最右边,可以省略不写，而实数的小数点则不固定。在计算机中只能识别和表示“0”和“1”",而无法识别小数点,因此，要使得计算机能够处理日常使用的数值数据,必须要解决小数点的表示问题。通常计算机中通过约定小数点的位置来实现。小数点位置约定在固定位置的数称为定点数，小数点位置约定为可浮动的数称为浮点数。1.定点表示 2.浮
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2024-05-06 16:58:01
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上一篇我们学习了整数（int）类型，这一篇我们将继续学习浮点数（float)类型。一、浮点数（float）浮点数也就是小数，因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的。比如：4.56×105 和 45.6×104 是完全相等的，所以我们称之为浮点数。浮点数可以按照我们常规的数学写法，如：2.34，3.56，-8.69。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计算法表示。
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2023-11-15 21:51:33
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整数在计算机中是可以精确表示的，任何一个整数都可以用二进制来准确表示，但是小数却不行，举个例子：0.75=0.5+0.25（也就是2的-1次方与2的-2次方的和）。但0.76=0.5+0.25+........................，这是无法准确来表示的，只能无限接近0.76,在计算机里的小数是离散的！！！！！！表示小数还主要有两个问题：1小数点的表示，2小数表示的范围与精度
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2024-04-26 13:01:03
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浮点型顾名思义就是小数点后还有数的，小数点数还有数的是什么?是小数，那么，小数在c语言中怎么定义，输出和输入浮点型的关键字有:double和float。首先他是这样定义的:关键字 + 变量名 = 一个值.如下:float a = 12.12;//关键字为float
double b = 18.18;//关键字为double他们怎么输出? 像整形有"%d"输出，无符号的整形有"%u"输出。那么dou
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2023-12-02 16:09:46
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# Python计算平均值（mean）的小数点处理
## 引言
在Python中，计算平均值（mean）较为简单，但是在某些情况下，我们可能需要对结果进行小数点的处理。本文将教会刚入行的开发者如何在Python中实现"python mean() 小数点"的功能。
## 流程概述
下面是实现"python mean() 小数点"的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-07-22 06:36:54
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在进行数据处理时，Python 中修改小数点的需求时有发生，尤其是在进行结果报表和数据分析时常常需要将小数点格式进行调整。这样处理能够确保数据展示的准确性和一致性。以下是关于如何解决 Python 中小数点处理问题的详细记录。
### 问题背景
在某个金融领域的项目中，我们需要对成千上万的交易数据进行处理，确保最终的报表能够正确显示每个交易的金额。特别是在涉及到财务报表时，小数点的处理尤为重要
# Python中的矩阵和小数点
## 引言
在Python中，矩阵是一个常见的数据结构，用于表示和处理多维数据。小数点是浮点数类型的一部分，用于表示带有小数部分的数值。本文将介绍如何使用Python处理矩阵，并探讨如何精确处理小数点。
## 矩阵的表示和操作
在Python中，可以使用多种方式表示和操作矩阵。其中最常用的是使用NumPy库。以下是一个简单的矩阵示例：
```python
原创
2024-02-05 04:26:26
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