怎么在python中对decimal类型进行转换-创新互联
这篇文章主要介绍了怎么在python中对decimal类型进行转换，此处通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考下：
python可以做什么
Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。
[Python标准库]decimal——定点数和浮点数的数学运算
作用：使用定点数和浮点数的小数运算。
Python 版本：2.4 及以后版本
decimal 模块实现了定点和浮点算术运算符，使用的是大多数人所熟悉的模型，而不是程序员熟悉的模型，即大多数计算机硬件实现的 IEEE 浮点数运算。Decimal 实例可以准确地表示任何数，对其上取整或下取整，还可以对有效数字个数加以限制。
Decimal
小数值表示为 Decimal 类的实例。构造函数取一个整数或字符串作为参数。使用浮点数创建 Decimal 之前，可以先将浮点数转换为一个字符串，使调用者能够显式地处理值得位数，倘若使用硬件浮点数表示则无法准确地表述。另外，利用类方法 from_float() 可以转换为精确的小数表示。
import decimal
fmt = '{0:<25} {1:<25}'
print fmt.format('Input', 'Output')
print fmt.format('-' * 25, '-' * 25)
# Integer
print fmt.format(5, decimal.Decimal(5))
# String
print fmt.format('3.14', decimal.Decimal('3.14'))
# Float
f = 0.1
print fmt.format(repr(f), decimal.Decimal(str(f)))
print fmt.format('%.23g' % f, str(decimal.Decimal.from_float(f))[:25])浮点数值 0.1 并不表示为一个精确的二进制值，所以 float 的表示与 Decimal 值不同。在这个输出中它被截断为 25 个字符。
Decimal 还可以由元组创建，其中包含一个符号标志（0 表示正，1 表示负）、数字 tuple 以及一个整数指数。
import decimal # Tuple t = (1, (1, 1), -2) print 'Input :', t print 'Decimal:', decimal.Decimal(t)
基于元组的表示创建时不太方便，不过它提供了一种可移植的方式，可以导出小数值而不会损失精度。tuple 形式可以在网络上传输，或者在不支持精确小数值得数据库中存储，以后再转回回 Decimal 实例。
算术运算
Decimal 重载了简单的算术运算符，所以可以采用内置数值类型同样的方式处理 Decimal 实例。
import decimal
a = decimal.Decimal('5.1')
b = decimal.Decimal('3.14')
c = 4
d = 3.14
print 'a =', repr(a)
print 'b =', repr(b)
print 'c =', repr(c)
print 'd =', repr(d)
print
print 'a + b =', a + b
print 'a - b =', a - b
print 'a * b =', a * b
print 'a / b =', a / b
print
print 'a + c =', a + c
print 'a - c =', a - c
print 'a * c =', a * c
print 'a / c =', a / c
print
print 'a + d =',
try:
print a + d
except TypeError, e:
print eDecimal 运算符还接受整数参数，不过浮点数值必须转换为 Decimal 实例。
除了基本算术运算，Decimal 还包括一些方法来查找以 10 为底的对数和自然对数。log10() 和 ln() 返回的值都是 Decimal 实例，所以可以与其他值一样直接在公式中使用。
特殊值
除了期望的数字值，Decimal 还可以表示很多特殊值，包括正负无穷大值、“不是一个数”（NaN）和 0。
import decimal
for value in [ 'Infinity', 'NaN', '0' ]:
print decimal.Decimal(value), decimal.Decimal('-' + value)
print
# Math with infinity
print 'Infinity + 1:', (decimal.Decimal('Infinity') + 1)
print '-Infinity + 1:', (decimal.Decimal('-Infinity') + 1)
# Print comparing NaN
print decimal.Decimal('NaN') == decimal.Decimal('Infinity')
print decimal.Decimal('NaN') != decimal.Decimal(1)与无穷大值相加会返回另一个无穷大值。与 NaN 比较相等性总会返回 false，而比较不等性总会返回 true。与 NaN 比较大小来确定排序顺序没有明确定义，这会导致一个错误。
上下文
到目前为止，前面的例子使用的都是 decimal 模块的默认行为。还可以使用一个上下文（context）覆盖某些设置，如保持精度、如何完成取整、错误处理等等。上下文可以应用于一个线程中的所有 Decimal 实例，或者局部应用于一个小代码区。
1. 当前上下文
要获取当前全局上下文，可以使用 getcontext()。
import decimal import pprint context = decimal.getcontext() print 'Emax =', context.Emax print 'Emin =', context.Emin print 'capitals =', context.capitals print 'prec =', context.prec print 'rounding =', context.rounding print 'flags =' pprint.pprint(context.flags) print 'traps =' pprint.pprint(context.traps)
这个示例脚本显示了 Context 的公共属性。
2. 精度
上下文的 prec 属性控制着作为算术运算结果所创建的新值的精度。字面量值会按这个属性保持精度。
import decimal
d = decimal.Decimal('0.123456')
for i in range(4):
decimal.getcontext().prec = i
print i, ':', d, d * 1要改变精度，可以直接为这个属性赋一个新值。
3. 取整
取整有多种选择，以保证值在所需精度范围内。
•ROUND_CEILING 总是趋向于无穷大向上取整。
•ROUND_DOWN 总是趋向 0 取整。
•ROUND_FLOOR 总是趋向负无穷大向下取整。
•ROUND_HALF_DOWN 如果最后一个有效数字大于或等于 5 则朝 0 反方向取整；否则，趋向 0 取整。
•ROUND_HALF_EVEN 类似于 ROUND_HALF_DOWN，不过，如果最后一个有效数字值为 5，则会检查前一位。偶数值会导致结果向下取整，奇数值导致结果向上取整。
•ROUND_HALF_UP 类似于 ROUND_HALF_DOWN，不过如果最后一位有效数字为 5，值会朝 0 的反方向取整。
•ROUND_UP 朝 0 的反方向取整。
•ROUND_05UP 如果最后一位是 0 或 5，则朝 0 的反方向取整；否则向 0 取整。
import decimal
context = decimal.getcontext()
ROUNDING_MODES = [
'ROUND_CEILING',
'ROUND_DOWN',
'ROUND_FLOOR',
'ROUND_HALF_DOWN',
'ROUND_HALF_EVEN',
'ROUND_HALF_UP',
'ROUND_UP',
'ROUND_05UP',
]
header_fmt = '{:10} ' + ' '.join(['{:^8}'] * 6)
print header_fmt.format(' ',
'1/8 (1)', '-1/8 (1)',
'1/8 (2)', '-1/8 (2)',
'1/8 (3)', '-1/8 (3)',
)
for rounding_mode in ROUNDING_MODES:
print '{0:10}'.format(rounding_mode.partition('_')[-1]),
for precision in [ 1, 2, 3 ]:
context.prec = precision
context.rounding = getattr(decimal, rounding_mode)
value = decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(8)
print '{0:^8}'.format(value),
value = decimal.Decimal(-1) / decimal.Decimal(8)
print '{0:^8}'.format(value),
print这个程序显示了使用不同算法将同一个值取整为不同精度的效果。
4. 局部上下文
使用 Python 2.5 或以后版本时，可以使用 with 语句对一个代码块应用上下文。
import decimal
with decimal.localcontext() as c:
c.prec = 2
print 'Local precision:', c.prec
print '3.14 / 3 =', (decimal.Decimal('3.14') / 3)
print
print 'Default precision:', decimal.getcontext().prec
print '3.14 / 3 =', (decimal.Decimal('3.14') / 3)Context 支持 with 使用的上下文管理器 API，所以这个设置只在块内应用。
5. 各实例上下文
上下文还可以用来构造 Decimal 实例，然后可以从这个上下文继承精度和转换的取整参数。
import decimal
# Set up a context with limited precision
c = decimal.getcontext().copy()
c.prec = 3
# Create our constant
pi = c.create_decimal('3.1415')
# The constant value is rounded off
print 'PI :', pi
# The result of using the constant uses the global context
print 'RESULT:', decimal.Decimal('2.01') * pi这样一来，应用就可以区别于用户数据精度而另外选择常量值精度。
6. 线程
“全局”上下文实际上是线程本地上下文，所以完全可以使用不同的值分别配置各个线程。
import decimal
import threading
from Queue import PriorityQueue
class Multiplier(threading.Thread):
def __init__(self, a, b, prec, q):
self.a = a
self.b = b
self.prec = prec
self.q = q
threading.Thread.__init__(self)
def run(self):
c = decimal.getcontext().copy()
c.prec = self.prec
decimal.setcontext(c)
self.q.put( (self.prec, a * b) )
return
a = decimal.Decimal('3.14')
b = decimal.Decimal('1.234')
# A PriorityQueue will return values sorted by precision, no matter
# what order the threads finish.
q = PriorityQueue()
threads = [ Multiplier(a, b, i, q) for i in range(1, 6) ]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
for i in range(5):
prec, value = q.get()
print prec, '\t', value到此这篇关于怎么在python中对decimal类型进行转换的文章就介绍到这了,更多相关怎么在python中对decimal类型进行转换的内容请搜索创新互联成都网站设计公司以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持创新互联成都网站设计公司！
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