Python浮点数绝对值计算及精度解析

用python输入一个浮点数,讨论该数为正数和负数两种情况下绝对值的算法？

在Python中，我们可以使用内置的abs()函数来求浮点数的绝对值。
但如果你想知道正数和负数的算法，我们可以分开讨论。

首先，让我们创建一个简单的输入，要求用户输入浮点数并将其存储在变量中：

pythonCopycodenumber=float(input("请输入浮点数number:"))

接下来，我们可以根据输入的浮点数是正数还是负数来计算其绝对值。

当输入浮点数为正数时，其绝对值等于该数本身。
算法如下：

当输入的浮点数为负数时，绝对值等于该数的相反数。
算法如下：

该程序将接受浮点数输入由用户判断是正数还是负数，然后计算其绝对值并将结果输出到屏幕。

python获取浮点数多少位(python浮点数取整数)

简介：首席CTO今天的笔记分享了有关Python在浮点数中获取多少位数字的相关信息。
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在计算机硬件中，浮点数表示为二进制小数。
例如十进制数

[python]?viewplain?copy

0.125

可以查看为1/10+2/100+5/1000。
与二进制小数相同

[python]?viewplain?copy

0.001

可以将其视为0/2+0/4+1/8.

这两个十进制数的实际值的区别仅在于十进制表示的0.125和二进制表示的0.001。
不幸的是，大多数十进制数无法用二进制精确表示。
通常，您输入的十进制浮点数只能近似表示为计算机上存储的二进制浮点数。
无论使用多少二进制数，十进制数0.1都无法精确地表示为二进制小数，而是无限重复的十进制数

[python]?viewplain?copy

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...

运行python在典型的计算机上，浮点数有53位精度，因此十进制数0.1在内部存储如下：

[python]?viewplain?copy

0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010

很容易忘记，实际上存储的数据是原始小数点的近似表示。
Python以二进制格式显示计算机上存储的实际十进制数的近似值。
示例：

[python]?viewplain?copy

0.100000000000000055511151231257827021181583404541015625

大多数数字未使用，因此Python仅对值进行舍入。
显示。

[python]?viewplain?copy

0.1

时间这样的例子其实还有很多：

[python]?viewplain?copy

?0.1?+?0.2

0.30000000000000004

[python]?viewplain?copy

?round(2.675,?2)

2.67

您可以使用decimal模块检查确切的结果。
有。
浮点值。

[python]?viewplain?copy

?from?decimal?import?Decimal

?Decimal(2.675)

Decimal('2.6749999999999982236431605997495353221893310546875')

主要原因是浮点数实际上是作为二进制数存储在计算机中的，并且有些数字并不精确。

0.1是转化为二进制后的无限循环数：

0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100。
。
。
。
。

Python以双精度(64)位存储浮点数，多余的位会被截断，因此您看到的是0.1，但实际存储在计算机上的不再是精确的0.1。
由于我们参与计算，可能存在一些误差。

有些十进制数转换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。
一旦这些小数被包含在计算中，结果通常是非常准确的，并且不会像你所说的那样。

浮点数是我用来查资料的一些记录。
你自己去GOOGLE看看吧。

01

“如何将Python中的浮点运算精度限制为32位？”

为什么？你想提出这么奇怪的想法吗？存在有道理~~

我之所以问这个问题，是因为我用Python在32位MCU上模拟程序时，发现结果不一样。

差异是关键。
考虑到这一点，我尝试进行更深入的挖掘。
除了所有其他可能性之外，唯一的问题是计算精度的影响。

MCU的浮点运算单元是32位，而Python默认的浮点运算是64位（安装64位安装包）

结果运算为浮点运算如下：相当于：

32位浮点数的有效数据位为7位，上面计算的结果显然超过了7位。

02

差别已经很明显了，那么如何消除这个差别呢~~

方案一：

使用round()控制精度。

不是，单精度浮点运算和双精度浮点运算的区别在于舍入函数多于两个，多于1800~~

方案二：

使用十进制模块

这个还在我的学习计划中~~

方案3：

stackoverflow.com

问题已解决~~

03

要彻底解决这个问题，在numpy模块中使用float32即可。

例如~~

结束

结论：以上是CTO高级笔记。
大家好，这是关于在python中你能得到多少位浮点数。
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