python函数设置精度 python小数精度

如何提高python三角函数的精度

方法如下：

①使用numpy等第三方库，可以提高到64bit的精度。

②使用高精度运算库。

③使用mathematica，高精度计算就赶紧用专业的数学软件。

python拟合圆如何设置拟合精度

OpenCV曲线拟合与圆拟合

使用OpenCV做图像处理与分析的时候python函数设置精度，经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景python函数设置精度，很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便，另外一个常用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合，可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程，然后根据方程进行一系列的点生成，形成完整的曲线，这个车道线检测，轮廓曲线拟合等场景下特别有用。下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用。

一python函数设置精度：曲线拟合与应用

基于Numpy包的polyfit函数实现，其支持的三个参数分别是x点集合、y点集合，以及多项式的幂次。得到多项式方程以后，就可以完整拟合曲线，图中有如下四个点：



调用polyfit生成的二阶多项式如下：



拟合结果如下：



使用三阶多项式拟合，调用polyfit生成的多项式方程如下：



生成的拟合曲线如下：



使用polyfit进行曲线拟合时候需要注意的是，多项式的幂次最大是数据点数目N - 1幂次多项式，比如有4个点，最多生成3阶多项式拟合。上述演示的完整代码实现如下：

def circle_fitness_demo():

image = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)

x = np.array([30, 50, 100, 120])

y = np.array([100, 150, 240, 200])

for i in range(len(x)):

cv.circle(image, (x[i], y[i]), 3, (255, 0, 0), -1, 8, 0)

cv.imwrite("D:/curve.png", image)

poly = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 3))

print(poly)

for t in range(30, 250, 1):

y_ = np.int(poly(t))

cv.circle(image, (t, y_), 1, (0, 0, 255), 1, 8, 0)

cv.imshow("fit curve", image)

cv.imwrite("D:/fitcurve.png", image)

二：圆拟合与应用

圆的拟合是基于轮廓发现的结果，对发现的近似圆的轮廓，通过圆拟合可以得到比较好的显示效果，轮廓发现与拟合的API分别为findContours与fitEllipse，

有图像如下：



使用轮廓发现与圆拟合处理结果如下：



红色表示拟合的圆，蓝色是圆的中心位置

上述完整的演示代码如下：

def circle_fitness_demo():

src = cv.imread("D:/javaopencv/c2.png")

cv.imshow("input", src)

src = cv.GaussianBlur(src, (3, 3), 0)

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

cv.imshow("binary", binary)

image, contours, hierachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for i in range(len(contours)):

rrt = cv.fitEllipse(contours[i])

cv.ellipse(src, rrt, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)

x, y = rrt[0]

cv.circle(src, (np.int(x), np.int(y)), 4, (255, 0, 0), -1, 8, 0)

cv.imshow("fit circle", src)

cv.imwrite("D:/fitcircle.png", src)

吾心信其可行，则移山填海之难，终有成功之日python函数设置精度；

吾心信其不可行，则反掌折枝之易，亦无收效之期也

Python运算显示结果问题

我的也一样python函数设置精度，不纠结这个。反正使用时指定精度就行python函数设置精度了。

帮你试了，必须写成这样才行。二进制表示10进制的小数，10进制里很正常的

谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题

十进制整数不会变成二进制小数，但十进制很短的小数的是可能变成二进制很长小数的。

例如0.54转变成二进制是python函数设置精度：

0.54=0.10001010001111010111000010100011110101110000101001B

还有一些十进制下一两位小数，在二进制下无限循环小数的，只能取近似值。

python round函数用法

round函数python：

这个函数相当于调去里面的一个函数，有一个数组，从中里面调取一个数据。简单的说，round是使用四舍五入对小数进行位数控制的函数，round（a，b），a参数是小数，b是小数点后保留的位数。实际使用需要考虑的python2和python3版本的差异与小数精度的问题。

ound函数的使用用法

根据Excel的帮助得知，round函数就是返回一个数值，该数值是按照指定的小数位数进行四舍五入运算的结果。

round函数的语法是：ROUND(number,num_digits)，即：Round（数值，保留的小数位数)

Number：需要进行四舍五入的数字。

Num_digits：指定的位数，按此位数进行四舍五入。

其中，如果num_digits大于0，则四舍五入到指定的小数位。

如果num_digits等于0，则四舍五入到最接近的整数。

如果num_digits小于0，则在小数点左侧进行四舍五入。

Python pandas.to_numeric函数方法的使用

**pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) **

将参数转换为数字类型。

默认返回 dtype 为 float64 或 int64 ， 具体取决于提供的数据。使用 downcast 参数获取其他 dtype 。

请注意，如果传入非常大的数字，则可能会导致精度损失。由于ndarray的内部限制，如果数字小于-9223372036854775808（np.iinfo(np.int64).min）或大于18446744073709551615（np.iinfo(np.uint64).max）传入，很有可能会将它们转换为 float 以便将其存储在 ndarray 中。这些警告类似地适用于 Series，因为它在内部利用ndarray。

arg ： scalar(标量)，list(列表)，

(tuple)元组，一维数组(1-d array)或Series

errors ： {'ignore'，'raise'，'coerce'}，

默认为'raise'

如果为‘raise’，

则无效的解析将引发异常

如果为 ‘coerce’，

则将无效解析设置为NaN

如果为 ‘ignore’，

则无效的解析将返回输入

downcast ：

{'integer'，'signed'，'unsigned'，'float'}，

默认为None

如果不是None（无），并且数据已成功转换为数字dtype

（或者数据是从数字开始的），

则根据以下规则将结果数据转换为可能的最小数字dtype：

'integer'或'signed'：

最小的有符号int dtype（最小值：np.int8）

'unsigned'：

最小的无符号int dtype（最小值：np.uint8）

'float'：

最小的float dtype（最小值：np.float32）

由于此行为与从核心转换为数值的行为是分开的，

因此无论 ‘errors’ 输入的值如何，

向下转换期间引发的任何错误都会浮出水面。

此外，仅当结果数据的dtype的大小，

严格大于要强制转换为dtype的dtype时，

才会发生向下转换，因此，

如果检查的所有dtype都不满足该规范，

则不会对该数据执行向下转换。

0.19.0版中的新功能。

关于python函数设置精度和python小数精度的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。