浮点数

索引 escape(@string); // 通过 URL-encoding 编码字符串 e(@string); // 对字符串转义 %(@string, values...); // 格式化字符串 unit(@dimension, [@unit: ""]); // 移除或替换属性值的单位 color(@string); // 将字符串解析为颜色值 data-uri([mimetype,] url); // * 将资源内嵌到css中，可能回退到url() ceil(@number); // 向上取整 floor(@number); // 向下取整 percentage(@number); // 将数字转换为百分比，例如 0.5 -> 50% round(number, [places: 0]); // 四舍五入取整 sqrt(number); // * 计算数字的平方根 abs(number); // * 数字的绝对值 sin(number); // * sin函数 asin(number); // * arcsin函数 cos(number); // * cos函数 acos(number); // * arccos函数 tan(number); // * tan函数 atan(number); // * arctan函数 pi(); // * 返回PI pow(@base,

sprintf 将字串格式化。 　　在头文件 #include<stdio.h>中 　　语法: string sprintf(string format, mixed [args]...); 　　传回值: 字串 　　1. 处理字符方向。-负号时表时从后向前处理。 　　2. 填空字元。 0 的话表示空格填 0；空格是内定值，表示空格就放着。 　　3. 字符总宽度。为最小宽度。 　　4. 精确度。指在小数点后的浮点数位数。 　　=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=- 　　转换字符 　　=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=- 　　% 印出百分比符号，不转换。 　　b 整数转成二进位。 　　c 整数转成对应的 ASCII 字元。 　　d 整数转成十进位。 　　f 倍精确度数字转成浮点数。 　　o 整数转成八进位。 　　s 整数转成字串。 　　x 整数转成小写十六进位。 　　X 整数转成大写十六进位。 　　=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=- 　　<? 　　$money = 123.1 　　$formatted = sprintf ("%06.2f", $money); // 此时变数 $ formatted 值为 "123.10" 　　$formatted = sprintf ("%08.2f", $money); //

python输入输出 数据类型 变量 输入输出 print()在Python3中是函数 >>>print('hello world') #print注意print前面不要有任何空格 print输出多个字符，中间用逗号连接，最后输出的时候回替换成空格 name = input() 在交互行弹出，输入的内容会存name变量 Python基础 任何编程语言都有自己的语法，编译器或者解释器负责把符合语法的代码转换成机器码，然后让CPU执行。Python不是编译型是解释型的。 Python主要采用缩进的方式 a=100 if a >=0: print(a) else: print(-a) 当语句以冒号:结尾时，缩进的语句视为代码块。 我认为就是具体的逻辑部分 缩进有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码，但没有规定缩进是几个空格还是Tab。按照约定俗成的管理，应该始终坚持使用4个空格的缩进。 网上关于tab和4个空格的争论太多了，这个具体还是看公司的是需求神什么样的 缩进的坏处就是 “复制－粘贴”功能失效了 ，这是最坑爹的地方。当你 重构代码 时，粘贴过去的代码必须重新检查缩进是否正确。此外，IDE很难像格式化Java代码那样格式化Python代码。 Python程序是大小写敏感的，如果写错了大小写，程序会报错 Python使用缩进来组织代码块，请务必遵守约定俗成的习惯，坚持使用4个空格的缩进

人类世界的小数的表示形式 1、我们最习惯的小数表示形式是十进制，形式为： 　　它的值为： 2、小数的二进制表示法，形式为： 　　它的值为： IEEE浮点标准 在计算机系统中，因为有字节的限制（C语言中float类型占4字节，double类型占8字节），小数的表示要复杂的多。IEEE制定的浮点标准得到了所有的计算机的支持。 IEEE浮点标准用如下形式表示一个数： 　　符号（sign）s，1为负数，0为正数。数值0的符号位解释做特殊情况处理； 尾数（significand 有效数）M是一个小数，范围为1~2-ε 或 0~1-ε （即 [1,2) 或 [0,1) ，详情请看“浮点数的类型”部分） 阶码（exponent 指数）E的作用是对浮点数加权，这个权重是2的E次幂（可能是负数） 标准浮点格式（浮点有3个字段组成）有以下两个类型： 　　32位的单精度：s、exp和frac字段分别为1位、8位、23位 　　64位的双精度：s、exp和frac字段分别为1位、11位、52位 IEEE 浮点数的类型 依据阶码字段是否全为0、全为1分为以下三种： 1、规格化的值 ：exp字段（阶码字段）的位模式不全为0，或不全为1. 　　阶码 E=e-Bias 其中，e是exp字段表示的无符号数，Bias是偏置值2^(k-1)-1（单精度为127，双精度为1023）。阶码E以此方式来表示成有符号数

今天在牛客刷题时，遇到了一题浮点型表示类型的题目，因为之前没接触，故记录下来。 浮点型的通用表达式 N=M × R E 比如： 2.3456 =2 .3456 × 10 1 ， 其中M(Mantissa)：浮点数的 尾数 ，R(Radix)：阶码的 基数 ，E(Exponent)：阶的 阶码 。 其中，R在计算机中通过用2，8或16表示，是个不确定的常量。 因此，在已知标准下，要表示浮点数， 一是要给出尾数M的值，通常用定点小数形式表示，它决定了浮点数的表示精度，即可以给出的有效数字的位数。 二是要给出阶码，通常用定点整数形式表示，它指出的是小数点在数据中的位置，决定了浮点数的表示范围。因此，在计算机中,浮点数通常被表示成如下格式:（假定为32位浮点数，基为2，其中最高位为符号位） 浮点数的规格化表示 按照上面的指数表示方法，一个浮点数会有不同的表示： 0.3 × 10 0 0.3×100； 0.03 × 10 1 0.03×101； 0.003 × 10 2 0.003×102； 0.0003 × 10 3 0.0003×103； 为了提高数据的表示精度同时保证数据表示的唯一性，需要对浮点数做 规格化处理 。 在计算机内，对非0值的浮点数，要求尾数的绝对值必须大于基数的倒数，即 | M | ≥ 1/ R 。 即要求尾数域的最高有效位应为1,称满足这种表示要求的浮点数为规格化表示

数值类型 python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。 类型 示例 --------------------------------------- 整数 1234, -24, 0 浮点数 1.23, 1., .2, 3.14e-10 八进制 0o177, 0O177 十六进制 0x9ff, 0X9ff 二进制 0b1010, 0B1010 需要说明的几点事项： python 3.x中的整数不区分一般整数和长整型整数，3.x版本中的整数支持无穷精度 任何时候浮点数都是不精确的。当带有小数点或科学计数的标记符号e或E，就表示这是浮点数 当浮点数参与表达式的运算时，会以浮点数的规则进行运算，也就是整数会转换成浮点数类型 python中的浮点数精度和C语言的双精度浮点数精度相同 整数除了十进制整数外，还可以写成二进制、八进制、十六进制甚至是其它进制的整数，它们的转换方式见后文 当一个整数以 0b 或 0B 开头，其后都是0、1时，默认识别为二进制整数 当一个整数以 0o 或 0O 开头(数值零和大、小写的字母o)，其后都是0-7之间的数值时，默认识别为8进制整数 当一个整数以 0x 或 0X 开始，其后都是 [0

一、SDS redis中定义Object types有5种 /* Object types */ #define REDIS_STRING 0 #define REDIS_LIST 1 #define REDIS_SET 2 #define REDIS_ZSET 3 #define REDIS_HASH 4 Objects encoding有9种　 #define REDIS_ENCODING_RAW 0 /* Raw representation */ #define REDIS_ENCODING_INT 1 /* Encoded as integer */ #define REDIS_ENCODING_HT 2 /* Encoded as hash table */ #define REDIS_ENCODING_ZIPMAP 3 /* Encoded as zipmap */ #define REDIS_ENCODING_LINKEDLIST 4 /* Encoded as regular linked list */ #define REDIS_ENCODING_ZIPLIST 5 /* Encoded as ziplist */ #define REDIS_ENCODING_INTSET 6 /* Encoded as intset */ #define REDIS

文章目录 打印数据类型：type >> > print ( type ( a ) ) < class 'int' > int()：将一个数值或字符串转换成整数，可以指定进制。 float()：将一个字符串转换成浮点数。 str()：将指定的对象转换成字符串形式，可以指定编码。 chr()：将整数转换成该编码对应的字符串（一个字符）。 ord()：将字符串（一个字符）转换成对应的编码（整数）。 整除 自然除法：能整除则整除，不能整除以浮点数的方式返回结果 运算符//：对不能整除的向下取整 取整函数int：对于整数直接返回原值，对于浮点数返回其整数部分 四舍五入取偶函数round()：对于整数直接返回原值，对于浮点数，进行四舍五入，并且向偶数取整。另外 both round(0.5) and round(-0.5) are 0, and round(1.5) is 2 向下取整floor()：见名知意，（-1，1）取0;（1，2）取1;（n，n+1）取n；（-n，-n-1）n>0取-n-1 向上取整ceil()：用法与floor相反，并且都需要导入math模块 >> > 1 / 2 #0.5 >> > 1 / 3 #0.3333333333333333 >> > 1 // 2 #0 >> > 1 // 3 #0 >> > 7 // 2 #3 >> > - 7 // 2 #-4 >> >

MySQL的列类型主要有三种：数字、字串和日期。 mysql官方说明文档: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/data-types.html 下面来详细的说明,不一定准确不一定完整,请多包含或者提出您的建议,我很乐意倾听,呵呵. 数字列类型 int、bigint、smallint、tinyint 　　数字列类型用于储存各种数字数据，如价格、年龄或者数量。数字列类型主要分为两种：整数型和浮点型。所有的数字列类型都允许有两个选 项：UNSIGNED和ZEROFILL。选择UNSIGNED的列不允许有负数，选择了ZEROFILL的列会为数值添加零。下面是MySQL中可用的 数字列类型 • TINYINT——一个微小的整数，支持 -128到127(SIGNED)，0到255(UNSIGNED)，需要1个字节存储 • BIT——同TINYINT(1) • BOOL——同TINYINT(1) • SMALLINT——一个小整数，支持 -32768到32767(SIGNED)，0到65535(UNSIGNED)，需要2个字节存储 MEDIUMINT——一个中等整数，支持 -8388608到8388607(SIGNED)，0到16777215(UNSIGNED)，需要3个字节存储 • INT——一个整数，支持 -2147493648到2147493647

距离上次更新，已经一月有余。说明学习状态不好，且滞后严重。第二模块也滞后5周之多，可能学习方法不对，有点凌乱，导致写作业时思路还是打不开，再一个是练习的太少了吧，以后得多挤挤时间来了。目前到了这个年纪，有很多时候，确是身不由己。人到中年，家庭，生活，各种琐事都在困扰着自己。很后悔被自己浪费的那些年，如今想要全身心投入学习，却被各种中断。但还是要激励自己坚持下来。每天都学一些，不要再过5年来回看，还是后悔不已。不留遗憾。 Python 数据类型 1、数字 整型 :int 长整型 :long 浮点型:float 复数:complex int 整型： 在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647 在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～9223372036854775807 long(长整型)： 跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。 注意，自从Python2.2起，如果整数发生溢出，Python会自动将整数数据转换为长整数，所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。 float(f浮点型)：