Python中的浮点类型及其方法

Python 编程语言的创始人 Guido Van Rossum 曾解释说，Python 是程序员的游乐场。它在给予程序员足够的创作自由与避免代码变得难以阅读之间取得了微妙的平衡。这也是 Python 变得如此受欢迎的原因之一——它恰到好处。

事实上，根据 Statista 的数据，Python 在 2022 年全球开发者中最受欢迎的编程语言中排名第四。但它为何如此受人喜爱？答案在于它的灵活性、可扩展性，以及简化软件开发者生活的内置库和函数宝库。

说到函数，让我们来谈谈 Python 工具箱中的明星之一——float 函数。你可能会好奇：Python 中的 float 究竟是什么，为什么它很重要？让我们仔细看看，揭开这个谜团。

Python中的浮点数是什么？

在 Python 中，float 是一种表示实数的数字数据类型。它用于带小数点的值。浮点数用途广泛，允许与整数和其他浮点数进行数学运算。您可以使用 float() 构造函数显式定义浮点数，Python 也支持隐式转换。请注意浮点数表示法固有的精度限制，这可能会导致微小的舍入误差。尽管有这些考虑，浮点数对于涉及连续数据和需要小数精度的数学计算至关重要，在各种科学、工程和通用编程应用中提供了灵活性。

“float”函数就像 Python 编程语言中的一个方便工具。它能做一件很酷的事情——将普通数字转换成那些花哨的小数或分数。你知道的，比如 133.5、2897.11 和 3571.213。这些被称为浮点数。另一方面，像 56、2 和 33 这样没有任何小数部分的数字，则被称为整数。

所以，假设你有一个数字，比如 56，你想把它变成一个浮点数。这时候 float 函数就派上用场了。它就像一个魔术师，能把你的普通数字转换成小数或分数版本。

这里有一个简单的例子，让它变得一清二楚：

输出

56

当你运行这个程序时，x 的值会神奇地变成 56.0。很酷，对吧？float 函数能接受你的普通数字，并通过添加一些小数来给它们增添一点额外的风味！

在 Python 中，float 类型专门用于处理带小数的数字。想象一下，你有一个不是整数的数字，比如 97.98 或 32.3e18（意思是 32.3 乘以 10 的 18 次方），甚至是 -32.54e100。这些都是浮点数的例子。

当你在 Python 中使用浮点值时，它们以一种特定的方式存储——作为 64 位双精度值。这只是一个技术术语，意思是 Python 使用某种方法来记录这些小数。

现在，Python 中浮点数的大小有一个最大限制，大约是 1.8 乘以 10 的 308 次方。如果一个数字比这个还大，Python 只会显示 "inf"（代表无穷大）来表示它超出了限制。

所以，简而言之，Python 的 float 类型是你处理带小数数字的首选，这使得它在处理代码中各种数值时非常灵活。

代码

输出

1.5e+308
inf

代码解释

• print(1.5e308)： 这行代码打印 1.5 乘以 10 的 308 次方的结果。在 Python 中，e 用于表示科学计数法中的指数，所以 1.5e308 等同于 1.5 乘以 10 的 308 次方。

在这种情况下，1.5 乘以 10 的 308 次方大于浮点数可以表示的最大值（约 1.8 乘以 10 的 308 次方）。当浮点数超过这个限制时，Python 会将其表示为 'inf'，代表无穷大。

所以，运行 print(1.5e308) 将会输出：inf。

• print(2.82e308)： 同样地，这行代码试图打印 2.82 乘以 10 的 308 次方的结果。由于 2.82 乘以 10 的 308 次方仍然超出了浮点数可表示的最大值，Python 同样会将其表示为 'inf'。

运行 print(2.82e308) 将会输出：inf。

总而言之，这两行代码都演示了当你在 Python 中尝试表示极大的浮点数时会发生什么。当它们超过可表示的最大值时，Python 会输出 'inf' 来表示无穷大。

计算机系统使用二进制（以 2 为基数）分数来表示浮点数。让我们用更简单的术语来分解它。想象一下你有十进制小数 0.125，这就像说 1/10 + 2/100 + 5/1000。同样，在二进制中，小数 0.001 就像说 0/2 + 0/4 + 1/8。这两个分数可能看起来不同，但它们实际上表示相同的值。唯一的区别是，一个是写成我们通常的十进制，另一个是二进制。

问题在于，并非所有的十进制小数都能精确地表示为二进制小数。这意味着当你将十进制浮点数输入计算机时，它们会被近似，因为计算机将它们存储为二进制浮点数。

在编码方面，有一种叫做 float 类型的东西，它是 numbers.Real 抽象基类的一部分。它就像一个帮助在编程中处理浮点数的工具。还有一个方法叫做 float.as_integer_ratio()，它给你一对整数，当它们相除时，恰好等于实际的浮点数。这个方法可以处理无穷大的情况，并对像非数字（NaNs）这样的特殊情况引发错误。

代码

输出

11/2

代码解释

• if __name__ == '__main__':: 这个条件检查脚本是否作为主程序运行（而不是作为模块被导入）。这是组织 Python 代码以实现可重用性的常见方式。
• b = frac(5.5): 调用 frac 函数，参数为 5.5，结果存储在变量 b 中。
• print(b[0], "/", b[1]): 使用 print 语句打印分数的分子和分母。通过索引 b[0] 访问分子，b[1] 访问分母。
• 因此，当你运行代码时，它将以“分子 / 分母”的形式打印出浮点数 5.5 的等价分数。

代码

输出

True
False
True

代码解释

• 函数定义
• 代码定义了一个名为 bool() 的函数。
• 函数体

在函数内部

• print((-8.0).is_integer()): 如果浮点数 -8.0 是一个整数，则打印 True，否则打印 False。在这种情况下，它会打印 True，因为 -8.0 是一个整数。
• print((8.8).is_integer()): 如果浮点数 8.8 是一个整数，则打印 True，否则打印 False。在这种情况下，它会打印 False，因为 8.8 不是一个整数。
• print(float.is_integer(17.0)): 这试图在 float 类上调用 is_integer 方法，并将 17.0 作为参数传递。然而，这行代码将导致 AttributeError，因为 is_integer 是一个实例方法，应该在 float 的实例上调用。
• 主代码块
  • if __name__=='__main__': 代码块检查脚本是否作为主程序运行（而不是作为模块导入）。
  • 如果是主程序，它会调用 bool() 函数。
• 执行
  • 当脚本运行时，它会打印出 bool() 函数内三个 is_integer() 检查的结果。

注意：通常不建议使用 bool 作为函数或变量名，因为它可能会覆盖 Python 内置的 bool 类型。这可能导致混淆和意外行为。

函数 float.hex() 会产生一个十六进制整数作为浮点值的表示。

代码

输出

0x1.1000000000000p+4

代码解释

• 函数定义 (frac)

函数 frac 接受一个参数 a。

• 函数内部 (frac)
  • a = float.hex(17.0): 将浮点数 17.0 转换为其十六进制表示，并将其赋给变量 a。

float.hex() 返回一个浮点数的十六进制字符串表示。

• 返回语句 (frac)
• return a: 该函数返回浮点数 17.0 的十六进制表示。
• 主代码块 (__main__)

if __name__=='__main__':: 检查脚本是否作为主程序运行。

在这个块内，执行以下代码：

• b = frac(17.0): 调用 frac 函数，参数为 17.0，并将结果赋给变量 b。
• print(b): 打印 b 的值，即 17.0 的十六进制表示。

总而言之，当您运行此脚本时，它将使用 float.hex() 方法将浮点数 17.0 转换为其十六进制表示，并打印结果。如果您运行此代码，输出将是 17.0 的十六进制表示。

Lean forward. fromhex(s): 返回一个十六进制字符串 s 所代表的浮点数。前导和尾随的字符串中可能出现空格。

代码

输出

8.5625

代码解释

这段代码定义了一个名为 frac 的函数，它接受一个参数 a。然而，参数 a 在函数体中并未使用。相反，在函数内部，一个局部变量 a 被赋予了调用 float.fromhex('0x1.1200000000000p+3') 的结果。这个函数将一个浮点数的十六进制字符串表示形式转换为其等效的浮点值。在这种情况下，它将十六进制字符串 '0x1.1200000000000p+3' 转换为一个浮点数。

提供的十六进制字符串以 IEEE 754 格式表示一个浮点数。它的形式是 0x1.xxxxxxxxxxxxxp+yy，其中 xxxxxxxxxxxxx 是十六进制小数部分，yy 是指数。

在主代码块中，frac 函数被调用，参数为 '0x1.1200000000000p+4'。这个值是另一个指数为 4 的浮点数的十六进制表示。

最后，函数调用的结果被赋给变量 b，并打印 b 的值。代码的输出将是由十六进制字符串 '0x1.1200000000000p+3' 表示的浮点数。

值得注意的是，frac 函数被设计为总是返回相同的值，无论传递给它的参数是什么，因为函数内部的参数 a 并未用于计算。

Float() 语法

在 Python 这种编程语言中，处理浮点数（带小数点的数字）有一套特定的规则。我们称之为浮点数的语法。它的工作原理如下：

要使用 Python 将一个值转换为小数，你需要使用 float() 函数。语法看起来是这样的：float(value)。'value' 部分是你想要转换成小数的数字或字符串（一系列字符）的地方。

例如，如果你有一个整数（一个整数），想把它转换成小数，你会写 float，然后把数值放在括号里。很简单，对吧？但有一个小小的转折——如果你处理的是字符串（代表 Unicode 字符的字节数组），你需要在括号内加上单引号或双引号，以确保 Python 知道它是一个字符串。

所以，简而言之，理解 Python 中 float 的语法就是了解将数字转换为小数以及处理不同类型值的规则。这就像遵循一个食谱，确保你的程序能如你所愿地运行！

Float() 参数

当我们谈论编程参数时，可以把它们想象成在计算机程序中可以代表不同事物的特殊词语。你可以把它们想象成持有特定信息的容器。现在，“Float()”参数这个词听起来可能有点花哨，但它就像我们给一种叫做 Python 的编程语言中特定类型的操作贴上的标签。

例如，假设你的程序中有一行代码是这样的：float(x)。在这里，x 就是我们的参数。它就像一个空白处，等待你用数字、单词或小数来填充。有趣的是，每次运行程序时，你都可以为 x 输入一个不同的值，它会根据你给定的值来执行操作。

所以，简单来说，参数就像是程序中可以代表不同事物的占位符，而 Python 中的 float() 参数只是在说：“嘿，我们这里处理的是可能带有小数的数字！”而那个 x 就是那个时刻你想要处理的特定数字或单词的持有者。这就像是给你的程序一点灵活性，来处理不同类型的信息。

Float() 返回值

简单来说，我们来谈谈 float() 函数。float() 的返回值就是当你使用 float 函数时得到的结果或输出。如果你在使用 float 函数时没有提供任何特定的数字或值作为参数，你将得到一个 0.0 的返回值。为了说清楚，如果你输入 print(float(248))，你将看到的输出是 248.0，这就是你从 float() 函数得到的结果。

Python 中整数的浮点数输出是什么？

在编程中，尤其是在 Python 中，数字可以是整数（whole numbers）或带有小数部分（浮点数）。程序员通常在程序中同时使用整数和实数值。然而，在处理非常大的数字时，通常会将它们转换为浮点数以保持精度。

例如，想象你有一个整数 15。通过在 Python 中使用 float() 函数，你可以将其转换为一个小数：

这段代码的输出将是 15.0，其中 15 现在被表示为一个小数。

同样，你可以像这样将整数 67 转换为浮点数：

在这种情况下，输出将是 67.0，表明整数 67 已被转换为更精确的浮点表示。在执行需要更高精度的数学运算时，这种转换通常很有用。

Python 中的浮点数是什么：浮点值的输出

浮点值基本上就是小数或分数。当您对这些值使用 float() 时，它会返回与输入相同的数字。

例如，如果您有一个像 78.9 这样的小数，并且对它使用 float()：

输出将是：

78.9

同样，如果您有另一个像 24.22 这样的小数，并且对它使用 float()：

输出将是：

24.22

所以，简单来说，对小数或分数使用 float() 只会返回你开始时输入的同一个数字。

Python 中的浮点数是什么：无穷大和非数字 (NaN) 的输出

在编程中，处理无穷大的概念是一个挑战。由于编程语言不能直接将无穷大表示为一个数字，它们使用一个名为 float() 的函数。这个函数将无穷大的字符串表示形式转换为浮点形式，使其可以被计算机管理。在 Python 中，你可以通过使用 float('inf') 来实现这一点。这里有一个例子：

现在，让我们来谈谈 Python 中的 NaN（非数字）。NaN 代表一个未定义的数值。一个常见的场景是当你有 0/0 时——这个数学运算会产生一个未定义的结果。程序员们不处理表示这类值的复杂性，而是使用 NaN。它充当了一种对未定义值的占位符。这在处理可能含有缺失值的数据时特别有用。

要使用 NaN，你可以在字符串表示上使用 float() 函数：

所以，本质上，这些函数帮助程序员在 Python 中更轻松地处理像无穷大和未定义值这样的棘手数学概念。

Python 中的浮点数是什么：字符串浮点数的输出

在 Python 中，字符串本质上就是一堆用单引号或双引号括起来的字符。当你处理文件时，这些字符通常作为输入出现。现在，如果你想对这些输入进行一些数学运算，有一个问题——你需要将字符串格式转换为浮点数。这时 float() 函数就派上用场了，它是这个转换过程中的关键角色。

需要注意的是，float() 函数只对数值起作用。它不会奇迹般地把字母或其他字符变成浮点数。让我们通过几个例子来更清楚地说明如何使用 float() 函数将字符串转换为浮点数。

它不会将字符串 "xyz" 转换为浮点数。

Python 中浮点类型及其方法的优点

在 Python 中，float 类型用于表示浮点数，即可以有小数部分的实数。以下是使用 float 类型及其方法的一些优点：

1. 表示实数

Python 中的 float 类型允许您表示带小数点的实数。这对于各种应用至关重要，特别是在科学和工程领域，其中精确表示非整数值是必要的。

2. 数学运算

浮点类型支持标准的数学运算，使得进行涉及实数的计算变得容易。这对于科学计算、金融计算和模拟等任务至关重要。

3. 与数学库的兼容性

float 类型与 math 库无缝集成，提供了广泛的数学函数以进行更高级的计算。这包括三角函数、对数函数等。

4. 科学计数法

浮点数可以用科学记数法表示，从而能够简洁地表达非常大或非常小的数字。这在物理和化学等领域尤其有用，因为这些领域中常见到极大或极小的量。

5. 精度和范围

Python 中的 float 类型为表示数字提供了很大的范围和精度。然而，由于使用的二进制表示法，精度存在限制，这在关键应用中应予以考虑。

6. 转换为其他类型

浮点数可以轻松转换为其他数字类型，从而在处理不同数据类型时具有灵活性。这在与需要整数或复数的库集成或执行操作时很有帮助。

7. 内置方法

float 类型附带了提供附加功能的内置方法。例如：

1. as_integer_ratio(): 用于将浮点数表示为两个整数的比率，这在某些情况下可能很有用。
2. is_integer(): 检查一个浮点数是否表示一个整数，有助于条件逻辑。
3. hex(): 将浮点数转换为其十六进制表示，这在某些应用中可能很有用。

总而言之，Python 中的 float 类型及其方法为处理实数提供了一个多功能且强大的工具集，促进了在各个领域进行广泛的数值计算。然而，在使用浮点算术时，了解潜在的精度问题至关重要。

Python 中浮点类型及其方法的缺点

虽然 Python 中的 float 类型用途广泛且被广泛使用，但它也存在一些开发者需要注意的缺点和挑战。以下是 float 类型及其方法的一些缺点：

1. 精度有限

由于其二进制表示，Python 中的浮点数精度有限。这可能导致计算中的舍入误差和不准确性，尤其是在处理导致循环小数或非常大/小数字的运算时。

2. 表示错误

用二进制表示某些十进制小数可能导致表示错误。例如，十进制小数 0.1 无法用二进制精确表示，导致计算中出现意外结果。

3. 相等性比较

由于精度问题，使用 == 运算符比较浮点数的相等性可能会有问题。在进行此类比较时，通常建议使用一个容差或极小值。

4. 算术问题

某些算术运算可能会导致意外行为，尤其是在处理非常大或非常小的数字时。理解和管理下溢和上溢等问题对于准确计算至关重要。

5. 依赖硬件

浮点运算可能依赖于硬件架构，导致在不同平台上的结果有所不同。当代码需要可移植并产生一致结果时，这可能是一个问题。

6. 性能考虑

使用浮点数进行计算可能会消耗大量的计算资源，尤其是在处理大型数据集或复杂算法时。在对性能要求严格的应用中，可能会考虑使用其他表示方法或进行优化。

7. 非规格化数

非规格化（次正规）数，即非常小但不完全为零的浮点数，可能会在某些计算中引入额外的复杂性和性能开销。

8. 十进制算术的复杂性

对于需要精确十进制算术的应用，通常建议使用 Python 中的 decimal 模块，而不是 float 类型。decimal 模块提供任意精度的十进制算术，减少了舍入错误的风险。

总而言之，虽然 float 类型功能强大且被广泛使用，但开发者应警惕其局限性，并采取适当措施来减轻精度问题，尤其是在数值准确性至关重要的关键应用中。对于需要精确十进制运算的应用，decimal 模块可能是更合适的选择。

Python 中浮点类型及其方法的应用

在 Python 中，float 类型表示浮点数，即带有小数点或以科学记数法表示的数字。浮点数用于表示实数，是 Python 中的一个基本数据类型。以下是 float 类型及其方法在 Python 中的一些常见应用：

1. 数学计算

浮点数能够精确表示实数，使其适用于各种数学运算。Python 的内置算术运算符（+、-、*、/）可以与浮点数无缝协作，允许进行涉及小数点的计算。

2. 科学与工程应用

在科学和工程领域，计算通常涉及测量和物理量。浮点数对于在模拟、实验和模型中进行精确表示至关重要。

3. 金融计算

金融计算经常涉及小数值，例如利率和货币金额。浮点数非常适合处理银行、投资和会计等领域的这些计算。

4. 用户输入处理

与用户交互时，输入通常以字符串形式接收。float() 函数允许从字符串转换为浮点数，使程序能够处理用户提供的数值数据。

5. 数据分析与统计

浮点数在数据分析和统计中至关重要。涉及平均值、中位数、标准差和其他统计度量的计算需要浮点数提供的精度。

6. 图形与可视化

图形库利用浮点数来精确表示坐标和几何变换。这在数据科学和计算机图形等应用中创建可视化、图表和绘图时是基础。

7. 转换与类型转换

浮点数可以使用 int() 或 str() 等函数转换为其他类型。这种灵活性在处理数据或根据需要更改数据类型时非常有用。

8. 错误处理与测试

浮点数在错误处理中扮演着重要角色，尤其是在处理像除以零这样的潜在数值错误时。它们参与了程序中的测试和异常管理。

总而言之，float 类型是 Python 中处理实数的基本组成部分，其多功能性使其适用于从科学和金融计算到用户交互和数据分析的广泛领域。