2021-02-24 13:42发布
例如，a=2我希望得到转换后的结果是[0x00,0x02]如果a=[1，2]我希望得到结果是[0x00,0x01,0x00,0x02]而我如果用str的话，会变成[0x01,0x02],长度变成了两个... 显示全部
例如，a=2
我希望得到转换后的结果是[0x00,0x02]
如果a=[1，2]
我希望得到结果是[0x00,0x01,0x00,0x02]
而我如果用str的话，会变成[0x01,0x02],长度变成了两个字节，我的问题是有没有函数能直接转换成上面希望的结果
浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。
Python3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。
关于单精度和双精度的通俗解释：
单精度型和双精度型，其类型说明符为float单精度说明符，double双精度说明符。在TurboC中单精度型占4个字节(32位)内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8个字节(64位)内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。
要求超过17位的精度分析
python默认的是17位小数的精度，但是这里有一个问题，就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过17位小数)的时候该怎么做呢？
使用格式化(不推荐)>>>a="%.30f"%(1/3)
>>>a
'0.333333333333333314829616256247'
可以显示，但是不准确，后面的数字往往没有意义。
2.高精度使用decimal模块，配合getcontext>>>fromdecimalimport*
>>>print(getcontext())
Context(prec=28,rounding=ROUND_HALF_EVEN,Emin=-999999,Emax=999999,capitals=1,clamp=0,flags=[],traps=[InvalidOperation,DivisionByZero,Overflow])
>>>getcontext().prec=50
>>>b=Decimal(1)/Decimal(3)
>>>b
Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333')
>>>c=Decimal(1)/Decimal(17)
>>>c
Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059')
>>>float(c)
0.058823529411764705
默认的context的精度是28位，可以设置为50位甚至更高，都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候，可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN参数。ROUND_HALF_EVEN，当half的时候，靠近even.
本文地址：http://itbyc.com/Python/21495.html
转载请注明出处。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。
Python3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。
关于单精度和双精度的通俗解释：
单精度型和双精度型，其类型说明符为float单精度说明符，double双精度说明符。在TurboC中单精度型占4个字节(32位)内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8个字节(64位)内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。
要求超过17位的精度分析
python默认的是17位小数的精度，但是这里有一个问题，就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过17位小数)的时候该怎么做呢？
使用格式化(不推荐)>>>a="%.30f"%(1/3)
>>>a
'0.333333333333333314829616256247'
可以显示，但是不准确，后面的数字往往没有意义。
2.高精度使用decimal模块，配合getcontext>>>fromdecimalimport*
>>>print(getcontext())
Context(prec=28,rounding=ROUND_HALF_EVEN,Emin=-999999,Emax=999999,capitals=1,clamp=0,flags=[],traps=[InvalidOperation,DivisionByZero,Overflow])
>>>getcontext().prec=50
>>>b=Decimal(1)/Decimal(3)
>>>b
Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333')
>>>c=Decimal(1)/Decimal(17)
>>>c
Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059')
>>>float(c)
0.058823529411764705
默认的context的精度是28位，可以设置为50位甚至更高，都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候，可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN参数。ROUND_HALF_EVEN，当half的时候，靠近even.
本文地址：http://itbyc.com/Python/21495.html
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