


Les nombres à virgule flottante offrent-ils une précision arbitraire en Python et dans d'autres langages ?
Les nombres à virgule flottante peuvent-ils fournir une précision arbitraire ?
En Python, les nombres à virgule flottante présentent des limites de précision. Une question s'est posée concernant l'incapacité du code Python à identifier certains grands nombres de greffages en raison de cette limitation. L'utilisateur a tenté de vérifier ce comportement à l'aide d'un programme C et a observé des résultats similaires.
Limites de Python :
L'implémentation Python à virgule flottante tronque les bits de fin, entraînant une perte de précision dans certaines opérations. En conséquence, le code manque des chiffres comme 9999999998, qui devrait être un numéro de greffage mais est perdu en raison de la troncature.
Options alternatives :
Python propose des modules alternatifs comme decimal et mpmath qui offrent une plus grande précision dans les opérations mathématiques. Cependant, certaines fonctions de ces modules peuvent ne pas toujours correspondre à leurs fonctions correspondantes dans le module mathématique standard.
Par exemple, math.sqrt et decimal.sqrt peuvent fournir des résultats différents pour des valeurs de haute précision :
>>> from decimal import * >>> from math import sqrt >>> getcontext().prec = 30 >>> num = Decimal(1) / Decimal(7) >>> print(" math.sqrt:", Decimal(sqrt(num))) >>> print("decimal.sqrt:", num.sqrt()) math.sqrt: 0.37796447300922719758631274089566431939601898193359375 decimal.sqrt: 0.377964473009227227214516536234
Recommandation :
Pour répondre à de telles exigences de précision, envisagez d'utiliser des bibliothèques externes telles que GMP ou de changer à des langages comme C/C qui fournissent une prise en charge intégrée de l'arithmétique à précision arbitraire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
