Hướng dẫn how do you write .2f in python? - làm thế nào để bạn viết .2f trong python?

Trong Python, có nhiều phương pháp khác nhau để định dạng các loại dữ liệu.

Các định dạng %f được sử dụng cụ thể để định dạng các giá trị nổi [số có số thập phân].

Chúng ta có thể sử dụng định dạng %f để chỉ định số lượng số thập phân sẽ được trả về khi số điểm nổi được làm tròn.

Cách sử dụng định dạng %f trong Python

Trong phần này, bạn sẽ thấy một số ví dụ về cách sử dụng định dạng %f và các tham số khác nhau mà nó có thể được sử dụng để trả về các kết quả khác nhau.

Đây là ví dụ đầu tiên:

floatNumber = 1.9876

print["%f" % floatNumber]
# 1.987600

Sử dụng %f trong ví dụ trên đã thêm hai số không vào số. Nhưng không có gì quá đặc biệt về điều đó. Chúng ta sẽ xem những gì khác chúng ta có thể làm để sửa đổi giá trị kết quả sớm.

Lưu ý rằng định dạng %f phải được lồng bên trong dấu ngoặc kép và nên được tách ra khỏi số nổi mà nó được định dạng bởi toán tử modulo [%]:

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
3.

Hãy xem một ví dụ khác.

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0

Trong mã trên, chúng tôi đã thêm .1 giữa % và F trong toán tử %f. Điều này có nghĩa là chúng tôi muốn con số được làm tròn lên đến một vị trí thập phân.

Lưu ý rằng bạn sẽ nhận được một kết quả tương tự như trong ví dụ đầu tiên nếu bạn bỏ qua ký hiệu dấu chấm/dấu chấm [.] Xuất hiện trước chữ số chúng tôi đã vượt qua giữa % và f..] that comes before the digit we passed in-between % and f.

Giá trị kết quả trong ví dụ của chúng tôi là 2.0 được trả lại khi 1.9876 được làm tròn lên đến một vị trí thập phân.

Hãy sử dụng

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
5 và xem điều gì sẽ xảy ra.

floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99

Đúng như dự đoán, số điểm nổi [1.9876] đã được làm tròn lên đến hai vị trí thập phân - 1,99. Vì vậy,

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
5 có nghĩa là làm tròn đến hai vị trí thập phân.

Bạn có thể chơi xung quanh với mã để xem điều gì xảy ra khi bạn thay đổi số trong định dạng.

Cách sử dụng định dạng
floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
7 trong Python

Một phương pháp định dạng khác mà chúng ta có thể sử dụng với số điểm nổi trong Python là định dạng

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
7. Điều này trả về toàn bộ số trong một số điểm nổi.

Đây là một ví dụ:

floatNumber = 1.9876

print["%d" % floatNumber]
# 1

Trong ví dụ trên, chúng tôi đã tạo một số điểm nổi:

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
9.

Khi biến

floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
0 được định dạng bằng
floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
7, chỉ có 1 được trả về.

Các định dạng

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
7 bỏ qua các số thập phân và chỉ trả về toàn bộ số.

Bản tóm tắt

Trong bài viết này, chúng tôi đã nói về định dạng %f trong Python. Bạn sử dụng nó để định dạng số điểm nổi.

Tùy thuộc vào các tham số được cung cấp, định dạng %f làm tròn giá trị phao đến vị trí thập phân gần nhất được cung cấp.

Chúng tôi cũng đã nói về định dạng

floatNumber = 1.9876

print["%.1f" % floatNumber]
# 2.0
7 mà chỉ trả về một số toàn bộ từ số điểm nổi.

Mã hóa hạnh phúc!

Học mã miễn phí. Chương trình giảng dạy nguồn mở của Freecodecamp đã giúp hơn 40.000 người có được việc làm với tư cách là nhà phát triển. Bắt đầu

Tldr;]

Vấn đề làm tròn của đầu vào và đầu ra đã được giải quyết dứt khoát bằng Python 3.1 và bản sửa lỗi cũng được đưa vào Python 2.7.0.solved definitively by Python 3.1 and the fix is backported also to Python 2.7.0.

Các số tròn có thể được chuyển đổi đảo ngược giữa phao và chuỗi qua lại:

floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
6 hoặc
floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
7
back and forth:
floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
6 or
floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
7

>>> 0.3
0.3
>>> float[repr[0.3]] == 0.3
True

Một loại

floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
8 không cần thiết để lưu trữ nữa.

Kết quả của các hoạt động số học phải được làm tròn một lần nữa vì các lỗi làm tròn có thể tích lũy không chính xác hơn so với điều đó có thể xảy ra sau khi phân tích một số. Không được cố định bởi thuật toán

floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
9 được cải thiện [Python> = 3.1,> = 2.7.0]: because rounding errors could accumulate more inaccuracy than that is possible after parsing one number. That is not fixed by the improved
floatNumber = 1.9876

print["%.2f" % floatNumber]
# 1.99
9 algorithm [Python >= 3.1, >= 2.7.0]:

>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]

The output string function

floatNumber = 1.9876

print["%d" % floatNumber]
# 1
0 was rounded to 12 valid digits in Python < 2.7x and < 3.1, to prevent excessive invalid digits similar to unfixed repr[] output. That was still insufficientl after subtraction of very similar numbers and it was too much rounded after other operations. Python 2.7 and 3.1 use the same length of str[] although the repr[] is fixed. Some old versions of Numpy had also excessive invalid digits, even with fixed Python. The current Numpy is fixed. Python versions >= 3.2 have the same results of str[] and repr[] function and also output of similar functions in Numpy.

Bài kiểm tra

import random
from decimal import Decimal
for _ in range[1000000]:
    x = random.random[]
    assert x == float[repr[x]] == float[Decimal[repr[x]]]  # Reversible repr[]
    assert str[x] == repr[x]
    assert len[repr[round[x, 12]]] 

Bài Viết Liên Quan

Chủ Đề