#Python# Float 浮点数最大值&十进制转二进制原理

最新推荐文章于 2023-07-21 11:39:52 发布

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在python 中，可以用下面类似的函数验证每种数值类型大小：
import numpy as np;
np.finfo(np.float16).max;
>>> 65500
在这里插入图片描述

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python：decimal --- 十进制定点和浮点运算

FuncPlotCalc

03-06

2485

python：decimal --- 十进制定点和浮点运算

python - 接近完美的单精度浮点数转换代码

jhsxy2005的博客

07-01

3939

两天，没白费，期间搞出好多问题，现在接近于当初还没有浮点软硬件支持时，前辈大佬们的想法了吧！ import re while 1: num = str(input("输入一个数，显示其浮点数在二进制中的存储，输入exit退出：")) if num=="exit":#此处几个if是float定义的几个量 print("退出运算") break if num=="0":#此处几个if是float定义的几个量 print("00000000

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python float字节数_Python中float的二进制表示（位不是十六进制）

weixin_39560657的博客

11-26

331

您可以使用struct软件包来做到这一点：import structdef binary(num):return ''.join(bin(ord(c)).replace('0b', '').rjust(8, '0') for c in struct.pack('!f', num))它将其打包为网络字节排序的浮点数，然后将每个结果字节转换为8位二进制表示形式并将其串联起来：>>> binary(1)...

python float转二进制_在Python中将float.hex()值转换为二进制

weixin_39700220的博客

02-19

2102

def float_to_binary(num):exponent=0shifted_num=numwhile shifted_num != int(shifted_num):shifted_num*=2exponent+=1if exponent==0:return '{0:0b}'.format(int(shifted_num))binary='{0:0{1}b}'.format(int(sh...

python十进制和二进制的转换方法(含浮点数)

09-20

主要介绍了python十进制和二进制的转换方法(含浮点数)，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

python浮点数转二进制_在Python中将float.hex（）值转换为二进制

weixin_39884877的博客

12-11

7221

注意0x1.a000000000000p+2的二进制形式不是101.1(或者更确切地说，不是0b101.1)但是0b110.1(在我的Python 2.7中，二进制数是这样显示的)是的。首先，一个有用的浮点实例方法float.hex()及其逆函数，一个浮点类方法float.fromhex()fh = 12.34.hex()print fhprint float.fromhex(fh)结果0x1....

python中二进制表示_Python中的float的二进制表示（位不是hex）

weixin_39812186的博客

01-13

652

你可以用struct包来做到这一点：import struct def binary(num): return ''.join(bin(ord(c)).replace('0b', '').rjust(8, '0') for c in struct.pack('!f', num))将其打包为networking字节顺序的浮点数，然后将每个结果字节转换为8位二进制表示forms并将它们连接起来：&gt...

面向初学者的Python：Python中的十进制模块

python588的博客

06-26

1078

Python有整数、浮点数和复数等数值数据类型，但是由于浮点数的机器依赖性，我们需要一种更精确的数据类型来进行高精度的计算。在本文中，我们将研究python中的十进制模块，它实现了精度高达28位的十进制数。我们什么时候应该用十进制代替Python中的浮点数？ Python将十进制数字实现为双精度浮点数，这些浮点数与机器有关。对于精度对于业务原因至关重要的计算，浮点数在不同的机器上运行时可能会导致错误。因此，对于这样的应用程序，我们需要一个与机器无关的数据类型来实现使用python中的十进制模块实现的十

掌握浮点数与16进制转换的原理：一篇让你从新手变成专家的教程

本论文深入探讨了浮点数与16进制转换的基础知识、原理、实践技巧以及算法优化。首先介绍了浮点数在计算机中的表示，特别是在IEEE标准下的构成，以及16进制数的基本概念和特点。随后，详细分析了浮点数的精度问题及其...

Python数字类型（整数类型、浮点数类型、复数类型）及基本操作

12-22

Python支持四种不同的进制表示整数：十进制、二进制、八进制和十六进制。例如，十进制整数77，二进制的0b010代表十进制的2，八进制的0o123代表十进制的83，而十六进制的0x9a则代表十进制的154。 浮点数是带有小数点...

python十进制浮点数（小数）转换为二进制

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最近学习计算机系统概论，经常需要将十进制的浮点数转换为二进制的形式，加之有相关作业，写个代码与大家分享。逻辑稍有混乱，不过还是很好用的#传入一个浮点型字符串和有效数字位数 def fraction_to_binary(fraction_string, significant_binary_digits): def print_binary(number_string, fraction_l...

Python中二进制和浮点类型互转

Treeback的博客

07-21

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关于python中float和其二进制表示互相转换的程序，还有对于float二进制的修改方法

python进制转换代码含浮点数_Python浮点数到十进制转换

weixin_39628105的博客

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Python Decimal doesn't support being constructed from float; it expects that you have to convert float to a string first.This is very inconvenient since standard string formatters for float require th...

pythonnumpy生成二进制流_写numpy的数组，其大小以二进制文件

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I need to write a 2D numpy array to a file, including its dimensions so I can read it from a C++ program and create the corresponding array.I have written some simple code that saves the array and it ...

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C++读取numpy数据二进制文件C++与Python中变量对应的精度类型:https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html#array-types-and-conversions-between-types (1)将numpy数组保存为二进制文件def save_bin(data, bin_file, dtype="double"):...

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04-09

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使用save可以实现对numpy数据的磁盘存储，存储的方式是二进制。查看使用说明，说明专门提到了是未经压缩的二进制形式。存储后的数据可以进行加载或者读取，通过使用load方法。 In [81]:np.save('demo',data1) 通过以上操作，数据data1被存储到了demo文件中，numpy会自动加上npy的文件后缀名。 In [82]: a =np.load('de

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Numpy官网上的解释 numpy.frombuffer numpy.frombuffer(buffer,dtype=float,count=-1,offset=0) Interpret a buffer as a 1-dimensional array. Parameters: buffer:buffer_like An object that expos...

python 从二进制文件中读取浮点数据和整形数据的一些代码实现

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十位二进制数所能表示的浮点数

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### 十位二进制数表示的浮点数范围对于10位二进制数用于表示浮点数的情况，通常会遵循类似于IEEE 754标准定义的方式。然而，在IEEE 754标准中并没有专门针对10位浮点数的规定[^2]。为了说明如何通过10位来表达浮点数值及其可能覆盖的范围，可以假设一种简化模型： - **总长度**：10位 - **符号位(Sign Bit)**：1位 - **指数部分(Exponent Bits)**：3位 - **尾数部分(Fraction/Mantissa Bits)**：6位 #### 符号位 (Sign Bit) 最左边的一位用来表示正负，其中`0`代表正值而`1`则意味着负值。 #### 指数部分 (Exponent Bits) 接下来三位作为偏置后的指数字段。由于只有三个比特可用作指数存储空间，因此实际能编码的最大无符号整数为\(2^{3}-1=7\)。考虑到还需要支持零以及次正规化形式下的最小指数，一般采用偏移量为3的方法处理这些指数值。这意味着真正的指数是从\(-3\)到\(4\)之间变化。 #### 尾数部分 (Fraction/Mantissa Bits) 最后六位构成了有效载荷中的小数部分。当涉及到规格化的浮点数时，默认情况下隐含了一个前导'1.'位于这六个显式给出的小数之前；但对于非规范化情况，则不存在这样的默认前置‘1’。基于上述设定，可得如下结论： - 对于最大正常化浮点数而言，其形式将是 \( (-1)^{s} \times 1.f_{mantissa} \times 2^{e-bias}\)，这里\(f_{mantissa}\)由剩下的全部6个bit组成。所以最大的正向浮点数大约等于 \( (+1)\times(1+\sum _{{i=0}}^{{5}}{\frac {b_{{i}}}{2^{{i+1}}}})\times 2^{4}=+(1.984375\times 2^{4})=(1.984375*16)=31.75\) - 负方向上的极限同样适用相同逻辑计算得出相应绝对值相等但带相反符号的结果。值得注意的是，这种分配方式只是众多可能性之一，并不是严格意义上的IEEE 754实现。实际上，更常见的做法是在硬件层面使用更多位宽（比如单精度至少需要32位）以便提供足够的动态范围和精确度满足大多数应用场景需求。 ```python def max_positive_float(): sign_bit = 0 exponent_bits = '111' mantissa_bits = '111111' bias = 3 exp_value = int(exponent_bits, 2) - bias fraction_sum = sum([int(mantissa_bits[i]) / pow(2,i+1) for i in range(len(mantissa_bits))]) result = ((-1)**sign_bit)*(1 + fraction_sum)*pow(2,exp_value) return round(result, ndigits=4) print(max_positive_float()) ```