


Bagaimanakah Saya Boleh Mengehadkan Nombor Titik Terapung dengan Tepat kepada Dua Tempat Perpuluhan dalam Python?
Menghadkan Terapung kepada Dua Titik Perpuluhan: Ketaktepatan Titik Terapung dan Penyelesaian Alternatif
Menghadapi percanggahan antara nilai titik terapung yang dijangka dan yang dipaparkan ialah isu biasa yang dihadapi oleh pemaju. Dalam Python, kod yang disediakan bertujuan untuk membundarkan nilai 'a' kepada 13.95 tetapi menghasilkan hasil yang sedikit berbeza disebabkan oleh pengehadan perwakilan titik terapung.
Nombor titik terapung digunakan untuk mewakili nombor nyata dalam sistem komputer binari. Walau bagaimanapun, tidak semua nombor boleh diwakili dengan ketepatan penuh, yang membawa kepada ralat pembundaran. Dalam kes 'a', nilai bulat adalah sama dengan nilai asal kerana komputer menyimpannya sebagai pecahan binari yang tidak boleh mewakili 13.95 dengan tepat.
Jenis titik terapung berketepatan ganda Python menggunakan 53 bit ketepatan, manakala apungan biasa mempunyai 24 bit. Ini bermakna ketepatan nombor titik terapung dihadkan kepada 16 digit perpuluhan untuk ketepatan berganda dan 8 digit perpuluhan untuk apungan biasa.
Untuk menangani isu ini, beberapa pendekatan boleh dipertimbangkan:
Pemformatan Paparan
Untuk memaparkan 'a' dengan hanya dua tempat perpuluhan, gunakan teknik pemformatan rentetan seperti sebagai:
print("%.2f" % a) # Output: 13.95 print("{:.2f}".format(a)) # Output: 13.95
Jenis Perpuluhan
Jika ketepatan tepat diperlukan, pertimbangkan untuk menggunakan jenis perpuluhan daripada modul perpuluhan:
import decimal decimal.Decimal('13.95') # Output: Decimal('13.95')
Perwakilan Integer
Untuk nilai mata wang di mana ketepatan diperlukan hanya sehingga dua tempat perpuluhan, gunakan integer untuk menyimpan nilai dalam sen dan bahagikan dengan 100 untuk menukar kepada dolar:
value_in_cents = 1395 # Store value as an integer value_in_dollars = value_in_cents / 100 # Output: 13.95
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengehadkan Nombor Titik Terapung dengan Tepat kepada Dua Tempat Perpuluhan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
