deciaml(十进制浮点运算)
# -*- coding: utf-8 -*-
# ==================== #File: python #Author: python #Date: 2014 #====================
# __author__ = 'Administrator' #第一个个模块
import decimal
# #当需要解决问题时,python会采用一些内置模块来处理整形和浮点类,当需要精度很高时,使用decimal和fractions模块很有用,小数与分数部分算术保证精度,但速度比不了float快 #decimal:定点数和浮点数运算 #版本2.4以后 #特点:实现定点与浮点算术运算 #第一个方法Decimal类实例,构造函数取一个整数或者字符串作为参数,使用浮点数创建Decimal之前,可以先将浮点数转换一个字符口中 ,使调用都能够显式处理值的位数,如果是硬件浮点则无法准确表述 #属性:from_float()可以转换为精确的小数 fmt='{0:<25}{1:<25}' print fmt.format('input','output') print fmt.format('-'*25,'-'*25) #int print fmt.format(5,decimal.Decimal(5)) #str print fmt.format('3.14',decimal.Decimal('3.14')) #float f=0.1 print fmt.format(repr(f),decimal.Decimal(str(f))) print fmt.format('%.23g'%f,str(decimal.Decimal.from_float(f))[:25]) #浮点数0.1并不表示为一个二进制值,所以float与Decimal值不同,在这输出中它被截断是25个字符 #Decimal还可以由元组创建,包含一个符号标志(0表示正,1表示负),数字tuple以及一个整数指数
t=(1,(1,1),2)
print t
print decimal.Decimal(t)
# #基于元组表示创建时不太方便,不过它提供了一种可移植的方式,可以导出小数值而不会损失精度 #算术运算 #Decimal重载简单的算术运算
a=decimal.Decimal('5.1')
b=decimal.Decimal('4.9')
c=1
d=9
print repr(a)
print repr(b)
print repr(c)
print repr(d)
print a+b,a-b,a*b,a/b
print a+c,a-c
try:
print a+d
except TypeError,e:
print e
#还接受整数参数,不过浮点值必须转换为Decimal实例 from decimal import * a=Decimal('5.1') b=Decimal('4.9') c=4 d=6.0 print a+b print a-b print a*b
print a*c,a+c #特殊值{非重点} #除了期望和数字值,不可以表示很多特殊值,包括正负无穷力,不是一个数和0 for valie in ['infinity','NaN','0']: print decimal.Decimal(valie),decimal.Decimal('-'+valie) print (decimal.Decimal('infinity')+1) print (decimal.Decimal('-infinity')+1) #与无穷大值相加会返回另一个无穷大值,与NaN比较相等性总会返回flase,反之为true,但比较实在没什么意义 #上下文(非重点) #比如保持精度,错误处理等,应用于一个线程中的所有Decimal实例或者局部一个小代码区域 #方法:getcontext() print u'上下文' import pprint context=decimal.getcontext() print context.Emax print context.Emin print context.capitals print context.prec print context.rounding pprint.pprint(context.flags) print '=' pprint.pprint(context.traps) #精度:prec属性:控制着作为算术运算结果所创建的新值精度,字面量值会按这个属性保持精度 d=decimal.Decimal('0.123456') for i in range(4): decimal.getcontext().prec=i print i,':',d,d*i #如果要改变精度,就直接给这个属性赋一个新值 #整形 """ ROUND_CEILING 总是趋向无穷大向上取整 ROUND_DOWN 总是趋向0取整 ROUND_FLOOR 总是趋向负无穷大向下取整 ROUND_HALF_DOWN 如果最后一个有效数字大于或者等于5则朝0反方取整,否则,趋向0取整 ROUND_HALF_EVEN 类似ROUND_HALF_DOWN ,不过 ,如果最后一个有效数字值为5,则会检查前一位,偶数值会导致结果向下取整,奇数则向上取整 ROUND_UP 朝0反方面取整 ROUND_05UP 如果最后一位是0或者5时,则fje0r反方向取整,否则向0取整 """
context = decimal.getcontext()
ROUNDING_MODES = [ 'ROUND_CEILING', 'ROUND_DOWN', 'ROUND_FLOOR', 'ROUND_HALF_DOWN', 'ROUND_HALF_EVEN', 'ROUND_HALF_UP', 'ROUND_UP', 'ROUND_05UP', ]
header_fmt = '{0:20} {1:^10} {2:^10} {3:^10}'
print 'POSITIVES:'
print header_fmt.format(' ', '1/8 (1)', '1/8 (2)', '1/8 (3)')
print header_fmt.format(' ', '-' * 10, '-' * 10, '-' * 10)
for rounding_mode in ROUNDING_MODES:
print '{0:20}'.format(rounding_mode),
for precision in [ 1, 2, 3 ]:
context.prec = precision
context.rounding = getattr(decimal, rounding_mode)
value = decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(8)
print '{0:<10}'.format(value),
print 'NEGATIVES:'
print header_fmt.format(' ', '-1/8 (1)', '-1/8 (2)', '-1/8 (3)')
print header_fmt.format(' ', '-' * 10, '-' * 10, '-' * 10)
for rounding_mode in ROUNDING_MODES:
print '{0:20}'.format(rounding_mode),
for precision in [ 1, 2, 3 ]:
context.prec = precision
context.rounding = getattr(decimal, rounding_mode)
value = decimal.Decimal(-1) / decimal.Decimal(8)
print '{0:<10}'.format(value),
#局部上下文 #2.5之后,可以使用with语句进行上下文
with decimal.localcontext() as c:
c.prec=2
print c.prec
print (decimal.Decimal('3.14')/3)
print decimal.getcontext().prec
print (decimal.Decimal('3.14')/3) #Context支持with使用上下文管理器api,所以这个设置只能在块内使用 #更多请访问文档:https://docs.python.org/2.7/library/decimal.html?highlight=decimal#decimal.BasicContext
#和这边:http://pymotw.com/2/decimal/
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