加、減、乘、除

>>> 1+2
3
>>> 2-1
1
>>> 1*2
2
>>> 1/2
0
>>> 1/2.0
0.5

有問題的地方：

>>> 10.0/3
3.3333333333333335
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1 + 0.2 - 0.2
0.10000000000000003
>>> 0.1 + 0.2 - 0.3
5.551115123125783e-17

我們輸入的是十進(jìn)制，計算機要把十進(jìn)制的數(shù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制，然后再計算。但是,在轉(zhuǎn)化中，浮點數(shù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制，轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制后，不會精確等于十進(jìn)制的0.1。同時，計算機存儲的位數(shù)是有限制的，所以，就出現(xiàn)上述現(xiàn)象了。對于需要非常精確的情況，可以使用 decimal 模塊，它實現(xiàn)的十進(jìn)制運算適合會計方面的應(yīng)用和高精度要求的應(yīng)用。

余數(shù)

>>> 5%2
1
>>> 5%2.0
1.0

可以使用內(nèi)建函數(shù)divmod()來返回商和余數(shù)

>>> divmod(5,2)  #表示5除以2，返回商和余數(shù)
(2, 1)
>>> divmod(5,3)
(1, 2)
>>> divmod(5,2.0)
(2.0, 1.0)

四舍五入
使用內(nèi)建函數(shù)round()來實現(xiàn)

>>> round(1.2345,2)
1.23
>>> round(1.2345,3) #有問題，應(yīng)該是1.235，歸根到底還是浮點數(shù)中的十進(jìn)制轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制惹的禍。
1.234

math模塊

導(dǎo)入模塊

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
>>> dir(math)       # 查看模塊中包含的工具
['__doc__', '__name__', '__package__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'hypot', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']
>>> help(math.pow) #查看每個函數(shù)的使用說明

常用的幾個math函數(shù)：

>>> math.sqrt(9)
3.0
>>> math.floor(3.14)
3.0
>>> math.floor(3.92)
3.0
>>> math.fabs(-2)    #等價于abs(-2)
2.0
>>> abs(-2)
2
>>> math.fmod(5,3)    #等價于5%3
2.0
>>> 5%3
2