python执行精确的小数计算方法

在进行浮点数计算时它们无法精确表达出所有的十进制小数位。

a = 4.1
b = 5.329
print(a+b)

9.428999999999998

这些误差实际上是底层CPU的浮点运算单元和IEEE754浮点数算数标准的一种“特性”。python的浮点数类型保存的数据采用的是原始表示形式，因此使用float实例时就不能避免这样的误差。

我们可以使用decimal模块避免这种操作(如果不介意牺牲下性能)：

from decimal import Decimal
a = Decimal('4.1')
b = Decimal('5.329')
print(a+b)

9.429

注意Decimal的参数必须是字符串，不能是浮点型，否则误差依旧存在。

decimal模块的主要功能是允许控制计算过程中的各个方面，包括数字的尾数和四舍五入。

from decimal import Decimal
from decimal import localcontext
a = Decimal(4.1)
b = Decimal(5.329)
print(a/b)
print('================')
with localcontext() as ctx:
  ctx.prec = 3
  print(a/b)

0.7693751172827922400071261708
================
0.769

getcontext也可以实现和localcontext一样的功能

from decimal import Decimal, getcontext
a = Decimal(4.1)
b = Decimal(5.329)
getcontext().prec = 3
print(a/b)

0.769

误差我们不能完全消除，我们只能尽力优化算法，使得误差尽可能小。在大数和小数相加时要格外注意。

nums = [3.21e+18, 1, -3.21e+18]
print(sum(nums))
print('=========================')
import math
res = math.fsum(nums)
print(res)

0.0
=========================
1.0

以上这篇python执行精确的小数计算方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 浅谈Python里面小数点精度的控制

    要求较小的精度 round()内置方法 这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂.round()不是简单的四舍五入的处理方式. For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding is done t

  • python 除法保留两位小数点的方法

    如下所示: a = 1 b = 3 print(a/b) #方法一: print(round(a/b,2)) #方法二: print(format(float(a)/float(b),'.2f')) #方法三: print ('%.2f' %(a/b)) 以上这篇python 除法保留两位小数点的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 关于Python中浮点数精度处理的技巧总结

    关于Python中浮点数精度处理的技巧总结

    前言 最近在使用Python的时候遇到浮点数运算,发现经常会碰到如下情况: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确. 比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的数: 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python是以双精度(64)位来保存浮点数,多余的位会被截掉,所以看到的是0.1,但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1,参与运算后,也就有可能点误差,特

  • python中实现精确的浮点数运算详解

    为什么说浮点数缺乏精确性? 在开始本文之前,让我们先来谈谈浮点数为什么缺乏精确性的问题,其实这不是Python的问题,而是实数的无限精度跟计算机的有限内存之间的矛盾. 举个例子,假如说我只能使用整数(即只精确到个位,计算机内的浮点数也只有有限精度,以C语言中的双精度浮点数double为例,精度为52个二进制位),要表示任意实数(无限精度)的时候我就只能通过舍入(rounding)来近似表示. 比如1.2我会表示成1,2.4表示成2,3.6表示成4. 所以呢? 在算1.2 - 1.2的时候,由于计

  • Python计算开方、立方、圆周率,精确到小数点后任意位的方法

    Python计算的位数 在电脑上做了一个实验,看看python能计算到多少位,一下是结果. x = math.sqrt((3)) print ("%.53f"%(x)) print ("%.63f"%(x)) print ("%.83f"%(x)) 1.73205080756887719317660412343684583902359008789062500 1.732050807568877193176604123436845839023590

  • pandas 小数位数 精度的处理方法

    控制台打印时显示的2位小数: pd.set_option('precision', 2) 实际修改数据精度: 官例:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.round.html >>> df = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]), ... columns=['A', 'B', 'C'], index=['first', 'second', 'th

  • Python对小数进行除法运算的正确方法示例

    求一个算式 复制代码 代码如下: a=1 b=2 c=3   print c*(a/b) 运行结果总是0,反复检查拆开以后,发现在Python里,整数初整数,只能得出整数. 也就是 a 除 b 这个结果永远是0,只要把a或者b其中一个数改成浮点数即可. 复制代码 代码如下: a=1 b=2 c=3   print c*(a/float(b)) print c*(float(a)/b) 这样才能准确算出a除b的正确结果,当然,如果a比b大,并且不需要小数位数部分可以不用float. 如: 复制代码

  • python执行精确的小数计算方法

    在进行浮点数计算时它们无法精确表达出所有的十进制小数位. a = 4.1 b = 5.329 print(a+b) 9.428999999999998 这些误差实际上是底层CPU的浮点运算单元和IEEE754浮点数算数标准的一种"特性".python的浮点数类型保存的数据采用的是原始表示形式,因此使用float实例时就不能避免这样的误差. 我们可以使用decimal模块避免这种操作(如果不介意牺牲下性能): from decimal import Decimal a = Decimal

  • Python如何执行精确的浮点数运算

    问题 你需要对浮点数执行精确的计算操作,并且不希望有任何小误差的出现. 解决方案 浮点数的一个普遍问题是它们并不能精确的表示十进制数. 并且,即使是最简单的数学运算也会产生小的误差,比如: >>> a = 4.2 >>> b = 2.1 >>> a + b 6.300000000000001 >>> (a + b) == 6.3 False >>> 这些错误是由底层CPU和IEEE 754标准通过自己的浮点单位去执行

  • python中精确输出JSON浮点数的方法

    有时需要在JSON中使用浮点数,比如价格.坐标等信息.但python中的浮点数相当不准确, 例如下面的代码: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python import json as json data = [ 0.333, 0.999, 0.1 ]print json.dumps(data) 输出结果如下: 复制代码 代码如下: $ python floatjson.py[0.33300000000000002, 0.999, 0.10000000000000001] 能

  • Python执行时间的几种计算方法

    首先说一下我遇到的坑,生产上遇到的问题,我调度Python脚本执行并监控这个进程,python脚本运行时间远远大于python脚本中自己统计的程序执行时间. 监控python脚本执行的时间是36个小时,而python脚本中统计自己执行的时间是4个小时左右. 问题暴漏之后首先想到的是linux出了问题,查找各种日志未发现有何异常. 然后是想到python中用到的py2neo的写数据异步,阻塞进程执行. 最后,终于找到问题的所在:python脚本使用统计时间的方式是time.clock(),而这种方

  • python保存两位小数的多种方法汇总

    目录 一.保留两位小数 且 做四舍五入处理 1.使用字符串格式化 2.使用python内置的round() 函数 3.使用python内置的decimal模块 二.保留两位小数 且 不做四舍五入处理 1.使用序列中的切片 2.使用re正则匹配模块 总结 一.保留两位小数 且 做四舍五入处理 四舍六入五成双, 四舍六入五凑偶的意思, 根据百度词条的解释如下: (1)当精确位后面一位的数字是1-4的时候,舍去 (2)当精确位后面一位的数字是6-9的时候,进1位 (3)当精确位后面一位的数字是5的,此

  • python执行子进程实现进程间通信的方法

    本文实例讲述了python执行子进程实现进程间通信的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: a.py: import subprocess, time subproc = subprocess.Popen(['c:\python31\python.exe', 'c:/b.py'], stdin=subprocess.PIPE, shell=True) time.sleep(0.5) print('start') subproc.stdin.write('data\n') subproc.

  • python执行外部程序的常用方法小结

    本文实例总结了python执行外部程序的常用方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 在python中我们可以通过下面的方法直接调用系统命令或者外部程序,使用方便 1.os模块的execl方法 Python的execl系统方法同Unix的exec系统调用是一致的.这些方法适用于在子进程中调用外部程序的情况,因为外部程序会替换当前进程的代码,不会返回. 也就是说,这个shell进程被占领,将执行第一个execl的命令程序而不再返回. 2.使用os模块的system方法 system方法会创建子进

  • 采用Psyco实现python执行速度提高到与编译语言一样的水平

    本文实例讲述了采用Psyco实现python执行速度提高到与编译语言一样的水平的方法,分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 一.安装Psyco很简单,它有两种安装方式,一种是源码方式,一种是二进制码方式: 如果用源码方式安装,你需在源码的目录中调用python setup.py install命令编译生成psyco子目录,再把该子目录整个拷贝到python的site-packages目录下. 如果用二进制码方式安装,按这个网址列表中的python与psyco版本对应表下载合适的二进制文件,解

  • python执行等待程序直到第二天零点的方法

    本文实例讲述了python执行等待程序直到第二天零点的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 如果需要通过python每天凌晨定时执行执行程序,可以使用下面的代码进行等待操作,无论什么时候执行系统都会等待到第二天凌晨才执行后面的程序. def waitToTomorrow(): """Wait to tommorow 00:00 am""" tomorrow = datetime.datetime.replace(datetime.datet

随机推荐