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

print a+b,a-b,a*b,a/b

print

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

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

print

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),

print

#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

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/