python浮点类型数据怎么base64decode后乱码？

一、python浮点类型数据怎么base64decode后乱码？

encode,decode是专门用来编码和解码文件的,也可以对StringIO里的数据做编解码；所以encode的对象应该是文件或字符串，而不是浮点数（如果给它编码应该会报错)

二、浮点类型？

在计算机系统的发展过程中，曾经提出过多种方法表示实数，但是到为止使用最广泛的是浮点表示法。相对于定点数而言，浮点数利用指数使小数点的位置可以根据需要而上下浮动，从而可以灵活地表达更大范围的实数。

1 .单精度浮点型（float）

单精度浮点型（float ）专指占用32位存储空间的单精度（single-precision ）值。单精度在一些处理器上比双精度更快而且只占用双精度一半的空间，但是当值很大或很小的时候，它将变得不精确。当你需要小数部分并且对精度的要求不高时，单精度浮点型的变量是有用的。例如，当表示美元和分时，单精度浮点型是有用的。

这是一些声明单精度浮点型变量的例子：float hightemp,lowtemp;

2 .双精度浮点型（double ）

双精度型，正如它的关键字“double ”表示的，占用64位的存储空间。在一些现代的被优化用来进行高速数学计算的处理器上双精度型实际上比单精度的快。所有超出人类经验的数学函数，如sin( )，cos( ) ，tan()和sqrt( )均返回双精度的值。当你需要保持多次反复迭代的计算的精确性时，或在操作值很大的数字时，双精度型是最好的选择。

具体有三种形式：

IEEE754三种浮点数的格式参数

类型 存储位数 偏移值

三、python 浮点型是什么？

python浮点数的意思：python中整数是int类型的，浮点数是float类型的，浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的

整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差

四、python浮点数特点？

浮点数类型有一个特点需要注意

在计算机中所有的数字都是采用二进制表示的

具体来说，在python中采用53位二进制来表示一个浮点数的小数部分

那么0.1在计算机中表示的二进制是一串0101这样的数字

但是呢我们需要知道，由于计算机中十进制和二进制之间不存在严格的对等关系

所以0.1在用二进制表示的时候，它是一个无限的小数

那么计算机呢只能截取其中的53位，无限的接近0.1，但它并不是真正地等于0.1

因此经过二进制地转换 经过二进制的计算 再经过反向转换，转换成十进制小数的时候

结果会无限接近0.3，但可能出现一个不确定的尾数。

五、浮点数类型？

1 .单精度浮点型（float）

单精度浮点型（float ）专指占用32位存储空间的单精度（single-precision ）值。单精度在一些处理器上比双精度更快而且只占用双精度一半的空间，但是当值很大或很小的时候，它将变得不精确。当你需要小数部分并且对精度的要求不高时，单精度浮点型的变量是有用的。例如，当表示美元和分时，单精度浮点型是有用的。

这是一些声明单精度浮点型变量的例子：float hightemp,lowtemp;

2 .双精度浮点型（double ）

双精度型，正如它的关键字“double ”表示的，占用64位的存储空间。在一些现代的被优化用来进行高速数学计算的处理器上双精度型实际上比单精度的快。所有超出人类经验的数学函数，如sin( )，cos( ) ，tan()和sqrt( )均返回双精度的值。当你需要保持多次反复迭代的计算的精确性时，或在操作值很大的数字时，双精度型是最好的选择。

六、浮点型字段类型

浮点型字段类型 在数据库中是一种常见的数据类型，用于存储小数点数值。它在实际的数据库设计和应用中起着重要的作用，特别是涉及到需要精确表示小数或浮点数值的情况下。在本篇博文中，我们将深入探讨浮点型字段类型在数据库中的应用、特点以及使用时需要注意的地方。

什么是浮点型字段类型？

浮点型字段类型 是指用来存储带有小数部分的数字的数据库字段类型。它包括浮点型（FLOAT）、双精度浮点型（DOUBLE）等多种类型，每种类型能够存储不同范围内的浮点数值。这些字段类型在数据库中通常用于需要精确表示小数值的情况，如货币金额、科学计算等。

浮点型字段类型的特点

1. 灵活性： 浮点型字段类型允许存储各种大小的浮点数值，包括非常小的数值至非常大的数值，提供了灵活的选择。

2. 精度： 浮点型字段类型提供了一定范围内的精度，可以满足大多数实际需求。但需要注意的是，在进行精确计算时可能存在舍入误差。

3. 性能： 由于浮点型字段类型的特殊性，数据库在处理这类字段时会消耗一定的计算资源，因此在设计数据库表结构时需要权衡性能和数据精度之间的关系。

如何选择合适的浮点型字段类型？

在选择合适的浮点型字段类型 时，需要考虑以下几个方面：

1. 数值范围： 需要存储的浮点数值的范围是多少？根据实际需求选择合适的浮点型字段类型，避免数值溢出或精度不足的问题。

2. 精度要求： 对于需要精确表示的小数值，选择合适精度的浮点型字段类型能够有效避免计算误差。

3. 数据存储空间： 不同的浮点型字段类型占用的存储空间不同，根据实际需求选择合适的字段类型，以节省数据库空间和提高数据存取效率。

浮点型字段类型的使用注意事项

在使用浮点型字段类型 时，需要注意以下几点：

1. 避免直接比较： 由于浮点数值在计算机表示中存在精度问题，不建议直接比较浮点型字段的数值大小，应该采用误差范围内的比较方法。

2. 舍入误差： 在进行浮点数值计算时，可能会出现舍入误差，需要合理设计计算算法以避免误差累积。

3. 实数范围： 浮点型字段类型能够表示的实数范围是有限的，超出范围的数值可能会导致溢出或不精确表示。

总结

通过本篇博文的介绍，我们了解了浮点型字段类型 在数据库中的重要性和应用。选择适当的浮点型字段类型能够有效存储和表示小数或浮点数值，同时需要注意精度、性能和计算误差等方面的问题。在数据库设计和应用中，合理使用浮点型字段类型将为数据处理带来便利和准确性。

七、python类型？

Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。

八、python怎么删除浮点型和整型？

你可以直接用input就好了。 a=input（“请输入数据：”） 后面你需要判断是int还是float的话，你可以用 isinstance（a，int）#是就是true isinstance（a，float）

九、python中整数在什么情况下可以看成浮点数类型？

与浮点数进行计算时，会将整数进行类型转换。

十、python浮点数能输出多少位？

浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。

Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。