Python浮点精度限制：32位模拟解决方案详解

Python 模拟32bit 浮点数运算

01 《如何将Python中的浮点运算精度限制为32位？》 存在是合理的~~我们之所以提出这个问题，是因为在32位MCU上用Python模拟程序时，发现两者的结果不同。
区别就是重点。
带着这个愿景，我尝试更深入地挖掘。
除了所有其他可能性之外，唯一的问题在于计算精度的影响。
MCU的浮点运算单元是32位，Python默认的浮点运算是64位（安装的64位安装包。
浮点运算的结果如下：有效数据位）。
32位浮点数有7位，上面的计算结果明显多于7位。
02 差别已经很明显了，那么如何消除这个差别呢~~解决方案一：使用round()来控制精度。
不，单精度和双精度浮点运算的区别比舍入函数还大，而且大于1800~~方案2：使用小数模块还在我的学习计划中~~方案3：解决stackoverflow.com上的问题~~ 03 在numpy模块中使用float32完美解决这个问题。
举个例子吧~~完

为什么说不建议学Python？

不建议学习Python的原因如下：

1编程入门很难。
虽然Python是最容易上手的编程语言之一，但对于完全没有编程背景的学生来说，它的语法和一些编程思想乍一看可能会显得抽象且难以理解。
尤其是对于一些逻辑思维不太灵活的人来说，学习Python会更加困难。

2 执行效率较低。
Python是一种解释型语言，与编译型语言相比，其执行效率较低。
当处理大量数据或执行复杂任务时，Python 运行速度会变慢，这会影响开发效率和应用程序性能。

3. 在一些需要极高精度的科学计算或者工程计算领域，Python的浮点运算可能会出现一定的误差。
尽管可以通过一些特殊的库或方法来处理精度问题，但对于某些严格要求精度的应用程序来说，Python 可能不是最佳选择。

4 应用领域相对有限。
虽然Python的应用领域很广泛，包括Web开发、数据分析、人工智能等领域，但如果学生的目标是进入某些特定行业，Python可能不是首选语言。
在这些领域，其他编程语言可能有更广泛的应用和更高的认可度。

综上所述，虽然Python在很多方面都有优势，但考虑到编程难度、执行效率、准确性问题以及应用领域限制等因素，可能并不适合部分同学选择Python作为第一门编程学习的语言。
选择编程语言时，您的决定应该基于您的个人兴趣、背景和职业规划。

python浮点数多少位(2023年最新解答)

简介：今天CEO笔记给大家分享一下Python浮点数中位数的相关内容。
如果它恰好解决了您现在面临的问题，请不要忘记关注此页面并立即开始！

Python的浮点运算精度有问题吗？

在计算机硬件中，浮点数是用二进制小数来表示的。
例如，十进制

[python]?viewplain?copy

0.125

可以看作1/10+2/100+5/1000，与二进制小数相同

[python]?viewplain?copy

0.001

可以看作0/2+0/4+1/8。

这两个小数的实际值是相同的，唯一的区别是0.125用十进制表示，0.001用二进制表示。
不幸的是，大多数小数不能精确地表示为二进制小数。
通常，你输入的浮点数只能用机器中存储的二进制浮点数来近似表示。
无论使用多少位二进制数字，小数 0.1 都无法用二进制小数精确表示，它是无限重复的小数

[python]?viewplain?copy

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011。
..

在运行 python 的典型计算机中，Et 浮点数有 53 位精度，因此十进制 0.1 在内部存储如下

[python]?viewplain?copy

0.0001100110 0110011001100110011001100110011001100110011010

实践中，很容易忘记他们保存了 数据是原始小数的近似表示。
Python 只会以二进制形式显示计算机上存储的真实十进制数的近似值。
如

[python]?viewplain?copy

0.10000000000000000555111512312578270211815834045410156 25

大部分数字不会被使用，所以python只是显示其四舍五入 value

[python]?viewplain?copy

0.1

kl 实践中这样的例子还有很多：

[python]? viewplain?copy

?0.1?+?0.2

0.30000000000000004

[python]?viewplain?copy

?round(2.675,?2)

2.67

可以使用decimal模块查看精度浮点值。

[python]?viewplain?copy

?from?decimal?import?Decimal

?Decimal(2.675)

Decimal( '2 .6749999999999982236431605997495353221893310546875')

处理浮点数 在python中

主要原因是浮点数在计算机中实际上是以精确的和二进制的数字存储的。

0.1是十进制转换为二进制后是一个无限循环数：

0.000110011001100110011001100110011001100110011001100110010。
。
。
。
。

Python以双精度（64）位存储浮点数，多余的位被截断，所以你看到的是0.1，但实际存储在计算机上的不再是参与后的精确0.1在计算中，可能会存在一些小误差。

有些小数转为二进制后是有理数，且在64位以内，因此在计算机中存储时是准确的。
这些小数参与运算后，结果一般会很准确，不会出现你说的那样。

浮点数非常复杂。
这些也是我用来查资料的一些记录。
你可以自己去GOOGLE看看。

Python中的双精度浮点表示是什么？

Python只有一种内置的浮点类型，称为float，大小为24字节（这里的Python 3.6就是这种情况，我不确定其他版本），它本身是双精度的（您输入一个很长的小数，它最终会为您提供最多 15-16 个有效数字，这是双精度浮点数的典型情况），无论如何都是如此 你的浮点数有多短

Python 与其他语言不同。
每个变量都是一个对象，对象中有各种属性和方法，所以内存占用是。
比其他语言的语言要大很多

如果想要更小的内存占用并且要求单精度，建议使用numpy等第三方库，它可以提供对大小的控制变量类型。

Python浮点问题

这是浮点错误。
由于计算机使用 32 位来表示浮点数，因此精度受到限制。
十进制小数7.77在存储时会被截断（因为其对应的二进制小数无限长），读出时会稍微小一些。

Python模拟32位浮点运算

01

“如果Python中浮点运算的精度限制为32位。
”......

为什么你提出这么奇怪的问题吗？ 如果存在那就合理了~~

之所以问这个问题，是因为什么时候用python来模拟程序的？ 32位MCU，发现两个结果有区别

区别是关键点带着这个观点，我尝试深入挖掘，排除了所有其他的可能性。
计算精度受到影响

MCU的浮点运算单元是32位，而Python的标准浮点运算是64位（已安装64位安装包）

>浮点数运算结果如下：

02

p>

差异已经很明显了，那么如何消除这个差异呢~~

方案一：

使用round()来检查精度

不是，单精度和单精度的区别 双精度浮点运算不止一轮函数，而且超过1800~~

替代方案2：

使用小数模块

这个还是我的学习计划中~~

方案3：

stackoverflow.com

解决问题~~

03

在numpy模块中使用float32可以完美解决这个问题

例如~~<。
/p>

结束

python中浮动是什么意思？ - 精度浮点数使用IEEE（电气和电子工程师协会）格式的浮点类型的单精度值。
字节，包括符号位、8位二进制指数和23位尾数 由于尾数的高位始终为1，因此这种表示形式不存储为浮点类型 -3.4E+38~3.4E +38

扩展信息：

相关。
用法

存储为尾数大于等于1且小于2的二进制小数。
对于float和double类型，最高有效位位置的尾数有一个隐式的前导1，所以尾数实际上是 24 和 53 位长，尽管最高有效位从未存储在内存中

浮点包可以存储二进制浮点数。
不使用刚刚描述的存储方法而存储为非规格化数“非规格化数”是具有保守指数值的非零浮点数，其中尾数的最高有效位为0。

通过使用非规范化格式，可以扩展浮点数的范围，但会丢失精度。
您无法控制浮点数是否以标准化形式表示。

使用示例

如果存储比精度更重要，请考虑对浮点变量使用 float 类型。
如果精度是最重要的标准，请使用 double 类型。

浮点变量可以提升为更大的基本类型（从 float 到 double）。
当您对浮点变量执行算术时，通常会发生提升。
此算术始终以与最高精度变量一样的精度执行。
例如，考虑以下类型声明：

floatf_short;doublef_long;longdoublef_longer;f_short=f_short*f_long;

在前面的示例中，变量 f_short 已升级为 double 类型，并且与 f_long 相同 相乘变为然后将结果四舍五入为 float 类型并分配给 f_short。

参考来源：百度百科-FLOAT

结论：以上是CEO关于python float关于多少位数字的笔记都是分的。
感谢您花时间阅读本页的内容。
不要忘记搜索此页面以获取有关 Python 浮点数有多少位的更多信息。

浮点精度（float、double）运算不精确的原因

精度浮点运算不精确的原因是计算机使用二进制代码存储数值的转换过程。
在将小数部分转换为二进制分数时，小数部分往往无法以二进制形式准确表示，导致存储和计算机运算时精度损失。
我们以十进制数 2.1 为例。
它的二进制表示是十进制部分的无限循环，即10.0001100110011....由于计算机内存有限，只能截取这部分值，因此无法截取原始值。
准确地呈现。
因此，在执行浮点运算时，可能会因精度损失而导致结果不准确。
解决运算精度损失问题的方法有3种。
首先，可以使用语言自带的精度运算库，例如Python中的decimal模块和Java中的BigDecimal。
这些库允许用户以字符串形式输入数值，从而避免转换过程中可能出现的精度损失。
其次，可以使用特殊的算法来实现高精度计算，但这通常需要更复杂的编程技能和更高的计算资源。
最后，对于一些特定的应用场景，采用特定的数学近似技术或舍入策略也可以在一定程度上减少精度的损失。
对于浮点存储结构，IEEE754标准提供了详细的说明。
浮点数分为三部分：符号位、指数位和尾数位。
符号位指定数字的符号，指数位指定数字的大小，尾数位存储小数部分。
例如，代表1.25的浮点数按照IEEE754标准转换为特定的二进制形式，其中符号位为0（代表正数），指数位为01111111（代表127的指数），尾数位为 010000000000000000000000（代表0.01）。
这种结构允许计算机有效地存储和处理浮点数，但它也带来了精度损失的可能性。
因此，浮点数的精度问题是由于二进制数转换为十进制数的过程中的不准确以及计算机存储器的存储容量有限而产生的。
通过使用高精度算术库、特殊算法或适当的舍入策略可以减少这种不准确性的影响。
同时，了解浮点存储结构和IEEE754标准对于编写高效、准确的浮点代码至关重要。