python反函数精度 python怎么求反三角函数

python的浮点数运算是不是精度有问题阿

再计算机的硬件中，浮点数以二进制小数表示。比如小数

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0.125

可看做1/10+2/100+5/1000，同样的方式二进制小数

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0.001

可看做0/2+0/4+1/8。

这两个小数实际的值是相同的，唯一的不同是0.125是十进制表示，0.001是二进制表示。可是不幸的是，多数的十进制小数不能用二进制小数准确的表示。通常，你输入的十进制浮点数只能由存储在机器中的二进制浮点数近似表示。无论你使用多少位二进制数字，十进制的0.1都不能准确的由二进制小数表示，其是无限重复的小数

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0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...

在一个运行python的典型计算机中，一个浮点数具有53位的精度，所以十进制的0.1在内部会以如下形式存储

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0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010

实际中，我们很容易忘记存储的数据是原始十进制的的近似表示。Python只会显示出以二进制形式存储再计算机中的真正十进制数的近似数。如

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0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625

其中的多数位数都不会被人使用到，所以python只显示它的四舍五入后的值

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0.1

在实际中有很多这样的例子可以说明：

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 0.1 + 0.2

0.30000000000000004

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 round(2.675, 2)

2.67

可以使用decimal模块，可以看到准确的浮点数的值。

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 from decimal import Decimal

 Decimal(2.675)

Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')

相关问答

Q1: 请教python与fortran在计算精度方面的差异

精度没什么好比python反函数精度的python反函数精度，它和数据类型有关python反函数精度，同样python反函数精度的数据类型，精度之差可以忽略。

python其实是基于c的，是c的运行库、c的程序在解释执行。

python的特长应该在数据挖掘，可不要和fortran去比科学计算。

Q2: python 字符串转浮点 精度不准确

方法一：使用格式化字符串来实现: print "%e" % 0.0001 方法二：修改floatobject.c里format_float里snprintf的参数，然后重新编译。 如果解决了您的问题请~~！ 如果未解决请继续追问！

Q3: Python中的反三角函数求确定角度

acos()方法返回x的反余弦值python反函数精度，以弧度表示。

以下是acos()方法的语法python反函数精度：acos(x)

注意：此函数是无法直接访问的，所以python反函数精度我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。x -- 这必须是在范围内的数字值-1到1，如果x大于1，则它会产生一个错误。

扩展资料

python运行的两种方式

1、命令行：python +需要执行的代码

特点：会立即看到效果，用于代码调试，写到内存中，不会永久保存

2、写到文件里面：python +执行文件的位置

特点：可以永久保存。

过程：

1、启动python解释器

2、将内容从硬盘读取到内存中

3、执行python代码

（再次强调：程序在未运行前跟普通文件无异，只有程序在运行时，文件内所写的字符才有特定的语法意义）

Q4: python如何实现求标准正太分布反函数Φ^（

一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码，可以得到满足一维和二维正态分布的样本。希望有用，如有错误，欢迎指正！

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