我刚刚发现如何在Python中生成随机数，但如果我将它们打印出来，它们都有15位十进制数字。我该如何解决？这是我的代码:importrandomimportosgreaterThan=float(input("Yournumberwillbegreaterthan:"))lessThan=float(input("Yournumberwillbelessthan:"))digits=int(input("Yournumberwillthatmanydecimaldigits:"))os.system('cls')ifdigits==15:print(random.uniform(gre

我想要一种方法来将TensorFlow中float的精度(大约:截断尾数)降低到定义的完整范围内的任意位数。我不需要完全以降低精度编写代码(如tf.float16)，而是想出一系列操作来降低张量的精度，同时保留其原始类型(例如tf.float32)。例如，如果完整范围是0到1，精度是8位，则0.1234将变为round(0.1234*256)/256=0.125。这使用简单的舍入。我还想进行统计舍入，其中在每个方向上舍入的概率与值与该值的距离成正比。例如，0.1234*256=31.5904，在59%的情况下会四舍五入到32/256，在41%的情况下会四舍五入到31/256。额外问题:

我通过将两个数字相除得到一个float。我知道数字是可以整除的，所以我总是有一个整数，只是它是浮点型的。但是，我需要一个实际的int类型。我知道int()会去掉小数点(即四舍五入)。我担心因为花车不准确，如果我这样做，例如int(12./3)或int(round(12./3))它可能最终为3而不是4，因为4的浮点表示可能是3.9999999593519561(不是，只是一个例子)这会发生吗？我能确保它不会发生吗？(我问是因为在reshape一个numpy数组时，我收到一条警告说形状必须是整数，而不是float。) 最佳答案 将flo

在x64上的Python2.7.9上，我看到以下行为:>>>float("10"*(2**28))inf>>>float("10"*(2**29))Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inValueError:couldnotconvertstringtofloat:10101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101

我正在尝试使用Quantlib(v1.2)SWIG包装器在python中为非常基本的float利率债券定价。我修改了文档中包含的示例。我的债券期限为4年。libor设置为10%，债券利差为0。我的问题是，如果我以10%的利率贴现，为什么债券的现值不是100？我得到的值为99.54。谢谢!fromQuantLibimport*frequency_enum,settle_date=4,Date(5,1,2010)maturity_date=Date(5,1,2014)face_amount=100.0settlement_days=0fixing_days=0calendar=NullCa

我知道floatingpointmath的性质但我仍然发现以下内容令人惊讶:fromfractionsimportFractionprint(Fraction(0.2))#->3602879701896397/18014398509481984print(Fraction(str(0.2)))#->1/5print(Fraction(0.2)==Fraction(str(0.2)))#returnsFalseprint(0.2==float(str(0.2)))#butthisreturnsTrue!来自documentation我找不到任何可以解释的东西。它确实声明:...Inadd

int_、float_等中下划线后缀的意义是什么？ 最佳答案 来自GuidetoNumpy的第21页通过TEOliphant:NamesforthedatatypesthatwouldclashwithstandardPythonobjectnamesarefollowedbyatrailingunderscore,’’.ThesedatatypesaresonamedbecausetheyusethesameunderlyingprecisionasthecorrespondingPythondatatypes....Thearr

我有一个带有一个colint和一个colfloat的数据框:df#ab#0342.00#123.14df.dtypes#aint64#bfloat64#dtype:object我想要一个像df.to_dict(orient='records')提供的那样的字典列表df.to_dict(orient='records')[{'a':3.0,'b':42.0},{'a':2.0,'b':3.1400000000000001}]但a为int，不转换为float 最佳答案 目前(从Pandas版本0.18开始)，df.to_dict('re

正在关注thistrick为了获取NumPy数组的唯一条目，我现在有一个双列数组，基本上是成对的，第一个元素在范围[0.9:0.02:1.1]中，第二个元素在范围[1.5:0.1:2.0]中。我们称它为A。目前，它是完全未排序的，即In[111]:AOut[111]:array([[1.1,1.9],[1.06,1.9],[1.08,1.9],[1.08,1.6],[0.9,1.8],...[1.04,1.6],[0.96,2.],[0.94,2.],[0.98,1.9]])我想对其进行排序，以便每一行首先在第二列中增加，然后是第一列。即array([[0.9,1.5],[0.9,1.

我正在尝试使sklearn.svm.SVC(kernel="linear")算法工作。我的X是一个由[misc.imread(each).flatten()foreachinfilenames]组成的数组，我的y2是一个由字符串组成的列表的一部分，例如["A","1","4","F"..]。当我尝试clf.fit(X,y2)时，sklearn尝试将我的字符串列表转换为float但失败，抛出ValueError:couldnotconvertstringtofloat。我该如何解决这个问题？编辑:将sklearn升级到0.15解决了问题。 最佳答案