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本周的PyCoder s Weekly 上分享了一篇小文章,它里面提到的冷知识很有意思,我稍作补充,分享给大家。 它提到的部分问题,读者们可以先思考下: 若两个元组相等,即 a b 且 a is b,那么相同索引的元素 如 a b 是否必然相等呢 若两个对象的 hash 结果相等,即 hash a hash b ,那么它们是否必然相等呢 答案当然都为否 不然就不叫冷知识了 ,大家可以先尝试回答一下 ...
2019-09-21 22:18 0 612 推荐指数:
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舍弃小数部分 >>> math.trunc(12.533222) 12 >>> round(12.254 ...
Python的浮点数损失精度问题(转) 一个简单的面试题: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>> ...
在Python语言中,浮点数是有精度的,通常有精度缺失,这是由于浮点数是使用2进制进行计算的,如下所示: 让我们考虑十进制的 1 / 3 是 0.3333333,十进制的 2 / 3 是 0.6666666,如果两者相加只会得到 0.9999999,它不等于 1。同样,0.3 ...
Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算,运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。 基本的运算: 1 + 2 + 3 # ==> 6 4 * 5 - 6 # ==> 14 7.5 / 8 + 2.1 # ==> 3.0375 使用括号可以提升优先级 ...
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和数学运算不同的地方是,Python的整数运算结果仍然是整数,浮点数运算结果仍然是浮点数:1 + 2 # ==> 整数 31.0 + 2.0 # ==> 浮点数 3.0 整数和浮点数混合运算的结果就变成浮点数了:1 + 2.0 # ==> 浮点数 3.0 ...
Python中,浮点数运算,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 ...