浮点型

python3内置函数有str.isdigit()和str.isnumeric()，然而这二者不能判断str是否为浮点数，只能判断它是不是整型，因此可以自己写一个小函数来判断： def isfloat(str): try: float(str) return True except ValueError: return False a = '1.234' print(isfloat(a)) # 输出结果为1则表示a为浮点型字符串 # 输出结果为0则表示a不是浮点型字符串 来源： https://blog.csdn.net/kkk666666/article/details/101026801

PyTorch中的数据类型 分为浮点型和整数型两种： import torch # 浮点型 float_a = torch.FloatTensor(4, 5) # size为2*3的矩阵 float_b = torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4]) # [1,2,3,4]矩阵 # 整形 int_a = torch.IntTensor(4, 5) int_b = torch.IntTensor([1, 2, 3, 4]) 初始化数组 import torch # 随机生成浮点型Tensor rand_a = torch.rand(2, 3) # 随机生成E=0，D=1 正态分布的Tensor randn_a = torch.randn(2, 3) # 设定起始值、结束值、步长 的Tensor 此方法在0.5版本将被更改 range_a = torch.range(1, 20, 1) # 设定数据为0的Tensor zeros_a=torch.zeros(2, 3) 　　 来源： https://www.cnblogs.com/zuhaoran/p/11452082.html

** * 参考：https://www.jianshu.com/p/c3c6cf0dce66 * @author zls * @date 2019/8/20 */ public class ComputedDemo { public static void main(String[] args) { // JAVA的double型数据不能进行精确计算 double n = 1.01 + 2.13; System.out.println("n = " + n); // n = 3.1399999999999997 // double型数值在整数部分超过7位时就自动转化为科学记数法表示。 System.out.println(12345678.0); // 1.2345678E7 /** * 浮点型数据运算： * BigDecimal是用来精确计算的 * 缺点：使用BigDecimal的坏处是性能比double和float差，在处理庞大，复杂的运算时尤为明显，因根据实际需求决定使用哪种类型。 */ BigDecimal x = new BigDecimal("2"); // BigDecimal x = BigDecimal.valueOf(2); BigDecimal y = new BigDecimal("3"); BigDecimal z = x.add(y); System

严格模式 char() 宽度默认为1 添加数据的时候他会自动截取1位来 存 (能尽量少干活就少干活 ) 　　还有一种情况就是 他会自动报错 我们应该给他报错 模糊匹配 　　查看 严格模式 show variables like"%mode%"; 只要是带mode的都给我查出来 　　%匹配任意多个字符 　　 _匹配任意一个字符 　　 　两种方式 　　　　set session 临时有效 只在你当前操作窗口有效 　　　　set session sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES'; 　　　　set global 全局有效 终身有效 　　　　　　set global sql_mode='STRICT_TRANS_TABL ES' 设置完之后需要退出客户端 从新进入 浮点型 浮点型 float(255,30) 总共255位 小数部分占30位 double(255,30) 总共255位 小数部分占30位 decimal(65,30) 总共65位 小数部分占30位 create table t12(id FLOAT (255,30)); create table t13(id DOUBLE (255,30)); create table t14(id DECIMAL (65,30)); insert into t12 values(1

一、浮点计算中发生精度丢失 大概很多有编程经验的朋友都对这个问题不陌生了：无论你使用的是什么编程语言，在使用浮点型数据进行精确计算时，你都有可能遇到计算结果出错的情况。来看下面的例子。 // 这是一个利用浮点型数据进行精确计算时结果出错的例子，使用Java编写，有所省略。 double a = (1.2 - 0.4) / 0.1; System.out.println(a); 如果你认为这个程序的输出结果是“8”的话，那你就错了。实际上，程序的输出结果是“7.999999999999999”。好，问题来了。到底是哪里出了错？ 浮点型数据进行精确计算时，该类问题并不少见。我们姑且称其为“精度丢失”吧。大家可以试着改一下上面的程序，你会发现一些有趣的现象： 1、如果你直接使用一个数字代替括号里的表达式，如“0.8 / 0.1”或者“1.1 /0.1”，那么似乎，注意只是似乎不会出现问题； 2、我们可能会做第二个测试，就是对比“0.8 / 1.1”和“(1.2 - 0.4) / 1.1”的结果，没错，我就是这样做的。那么你会发现，前者的结果是“0.7272727272727273”（四舍五入后的结果），而后者的结果是 “0.7272727272727272”（没有进行四舍五入）。可以推测，经过一次计算后，精度丢失了； 3、很好，我觉得我们已经很接近真相了

今天下午继续在看书，学习，学习Javascriptw王者归来，同事给的 ，说这本书不是很好，在看第五章了，关于数据和类型的讲解。 number类型： js 没有整形，浮点型之分，全是浮点型的。可以使用ToString（）， string类型： array类型： 怎样新建一个对象，new Object(); null undefined typeof(NULL) 返回object typeof（undefined）是undefined 类型自动转化 类型强制转化 浮点数的方法 floor（）； ceil（）；round(); tofixed(2); tofixed means 保留几位小数 转载于:https://www.cnblogs.com/recordlife/archive/2013/03/26/2982961.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30834783/article/details/99003822

代码 // 基本数据类型(整型,浮点型,字符串型,布尔型)的默认值 package main import ( "fmt" ) func main() { var a int var b float32 var c bool var d string fmt.Printf("整型a的值为%v, 浮点型b的值为%v, 布尔型c的值为%v, 字符串型d的值为%v\n", a, b, c, d) // 整型a的值为0, 浮点型b的值为0, 布尔型c的值为false, 字符串型d的值为 } 总结 查看源代码 来源： https://www.cnblogs.com/goujian/p/11933074.html