python如何进行金额计算

python中金额计算的小问题

由于二进制对浮点运算存在精度问题,所以一些浮点计算经常会出现以下情况: # -*- coding: utf-8 -*- a = 1 b = 0.9 print(a-b) 结果: 0.09999999999999998 我们期望的结果应该是0.1.为了解决这个问题,可以引入python的decimal库: # -*- coding: utf-8 -*- from decimal import getcontext, Decimal getcontext().prec = 10 a = 1 b =

js中进行金额计算parseFloat

在js中进行以元为单位进行金额计算时使用parseFloat会产生精度问题var price = 10.99;var quantity = 7;var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n) 方法修正但是这个方法对 js版本要求较高不能兼容ie5 另一个解决方案是: 将元为单位的金额乘以100换算为分进

Python实现天数倒计时计算

tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta.让两个datetime对象相减就得到timedelta ###--Python实现天数倒计时计算 #tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta. #让两个datetime对象相减就得到timedelta from datetime import datetime #构造一个将来的时间 future = datetime.strptime('2019-02-01 08:00:00','%Y-%m

js中进行金额计算

js中进行金额计算parseFloat 在js中进行以元为单位进行金额计算时使用parseFloat会产生精度问题var price = 10.99;var quantity = 7;var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n) 方法修正但是这个方法对 js版本要求较高不能兼容ie5 另一个解决方

js中进行金额计算 parseFloat 会产生精度问题

在js中进行以元为单位进行金额计算时使用parseFloat会产生精度问题 var price = 10.99;var quantity = 7;var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n) 方法修正但是这个方法对 js版本要求较高不能兼容ie5 另一个解决方案是: 将元为单位的金额乘以100换算为分

Python C3 算法手动计算顺序

Python C3 算法手动计算顺序手动计算类继承C3算法原则: 以所求类的直接子类的数目分成相应部分按照从左往右的顺序依次写出继承关系继承关系第一个第一位,在所有后面关系都是第一个出现的,提取出来,其他都替换掉如果步骤3中不成立,就到后面一部分去找然后继续在后面这部分找,知道找不到,再回到第一部分去找直到结束. 下面上例题,看下如何应用 .从左到右依次写出类继承关系,并分好部分左边|右边 HGECA,HGEA,HGMX,HGMY|HFDBA,HFDCA,HFECA,HFEA

python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法

python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法本文实例讲述了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中通过datetime模块可以很方便的计算两个时间的差,datetime的时间差单位可以是天.小时.秒,甚至是微秒,下面的代码就演示了datetime模块在计算时间差时的强大功能 # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import datetime #d

python 文本相似度计算

参考:python文本相似度计算原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

Python基础与科学计算常用方法

Python基础与科学计算常用方法本文使用的是Jupyter Notebook,Python3.你可以将代码直接复制到Jupyter Notebook中运行,以便更好的学习. 导入所需要的头文件 import numpy as np import numpy as np import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm import time from scipy

JAVA中高精度金额计算

一般java代码中遇到高精度金额计算,日常使用bigDecimal类型. 在使用BigDecimal类来进行计算的时候,主要分为以下步骤: 1.用float或者double变量构建BigDecimal对象. 2.通过调用BigDecimal的加,减,乘,除等相应的方法进行算术运算. 3.把BigDecimal对象转换成float,double,int等类型. 一般来说,可以使用BigDecimal的构造方法或者静态方法的valueOf()方法把基本类型的变量构建成BigDecimal对象. 1

小结一下：javascript 金额计算

今天在项目中开发一个计算金额的功能,开始我是这样做的: eg: var amount += parseFloat( 0.01+0.02); 结果:0.0300000000000000001 为什么呢? 搜了一下parseFloat主题: 1. parseFloat() 函数 ---> 解析字符串 ---> 返回浮点数. 在解析过程中遇到了正负号(+ 或 -). 数字 (0-9). 小数点. 科学记数法中的指数(e 或 E) 以外的字符, 则它会忽略该字符以及之后的所有字符.同时参数字符串首

window下从python开始安装科学计算环境

Numpy等Python科学计算包的安装与配置参考: 1.下载并安装 http://www.jb51.net/article/61810.htm 1.安装easy_install,就是为了我们安装第三方扩展包更容易首先下载easy_install的安装包,下载地址:http://pypi.python.org/pypi/setuptools 在python下运行ez_setup.py 2.添加环境变量python安装地址\scripts python的安装目录中生成scripts目录,其中有

ubuntu安装Python环境以及科学计算环境

参考:http://blog.csdn.net/a1311543690/article/details/ 1.sudo apt-get install python-pip pip是Python的一个安装和管理扩展库的工具.同时会提示下载安装依赖包 2.sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install python-matplotlib 下载安装python 直接输入:python就可以运行 cd 进入文件夹 ls察看文件夹文件 3. 进入

python安装numpy科学计算模块

解决两个问题: (1)Import Error: No module named numpy (2)Python version 2.7 required, which was not found in the registry (1)这种错误是因为没有安装numpy科学计算库,因此需要安装此模块. 首先下载正确的exe安装文件:numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe. 接着我们双加打开安装文件,点击运行按钮安装过程很简单,点击下一步在第一步,如果你看到自己的

python 在调用时计算默认值

大家都知道python的默认值是在函数定义时计算出来的, 也就是说默认值只会计算一次, 之后函数调用时, 如果参数没有给出,同一个值会赋值给变量, 这会导致, 如果我们想要一个list默认值, 新手通常这么写: def foo(a=[]): a.append(3) print a 其实是错误的,两次调用会这样的结果: [3] [3, 3] 其实应该这么写 def baz(a=None): a = a or [] a.append(3) print a 两次调用输出以下结果: [3] [3] 这样

vue2购物车ch3-(过滤器使用单件商品金额计算全选全不选总金额计算删除商品功能)

1 index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8">  <meta content="IE=edge,chrome=1" http-equiv

path=r"F:\\PYTHON\\day8\\ftp_server\\"#这里我直接写了固定地址,你可以自己输入 file_size = 0 def split_doc(path): global file_size#声明全局变量 file_list=os.listdir(path)#将path下的所有目录列出(只列出path下的”儿子“目录,不含“孙子等”的目录) for file in file_list: #遍历文件及目录,如果是目录我再次调用该函数列出该目录下的所有文件和目

Python中的短路计算

在Python中,布尔类型还可以与其他数据类型做 and.or和not运算,请看下面的代码: In [1]: a = True In [2]: print(a and 'a=T' or 'a=F') a=T 输出为: a=T 计算结果不是布尔类型,而是字符串 a=T,这是为什么呢? 因为Python把0.空字符串''和None看成 False,其他数值和非空字符串都看成 True,所以: True and 'a=T' 计算结果是 'a=T' 继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是

Python量化分析，计算KDJ

Python: v3.6 Pandas: v0.23.4 使用以下方法计算与国内财经软件显示一致 low_list = df['最低价'].rolling(9, min_periods=9).min() low_list.fillna(value = df['最低价'].expanding().min(), inplace = True) high_list = df['最高价'].rolling(9, min_periods=9).max() high_list.fillna(value =

通过python的hashlib模块计算一个文件的MD5值

Python的hashlib提供了很多摘要算法,如MD5,SHA1等常用算法. 什么是摘要算法呢?摘要算法又称哈希算法.散列算法.它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(如MD5值共32位,且每位都是用16进制进行表示). 摘要算法就是通过摘要函数对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest,目的是为了发现原始数据是否被人篡改过. 摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过,就是因为摘要函数是一个单向函数,计算digest很容易,但通过digest反推数据data却非常

巴特西