浮点精度（单位：df）[重复]
我试图改变一个数字在df，但熊猫转换为楼层号码。
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
我换了一个号码：
df['B'][1] = 1.2
它给出：
A B
0 1 4
1 2 1
2 3 6
而不是：
A B
0 1 4
1 2 1.2
2 3 6
共有1个答案
熊猫有一些相当复杂的查看/复制行为。您的语法为数据的副本指定一个新值，而保留原始值不变。您可以通过以下方式就地更新值：
df.loc[1, "B"] = 1.2
结果:
A B
0 1 4.0
1 2 1.2
2 3 6.0
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问题内容： 为什么单精度浮点数具有7位精度（或双精度15-16位精度）？ 谁能解释一下如何根据为float（Sign（32）Exponent（30-23），Fraction（22-0））分配的32位来达到这个目标？ 问题答案： 有效位的23个小数位（22-0）出现在内存格式中，但是总精度实际上是24位，因为我们假设有一个前导1。这等效于十进制数字。 双精度浮点数的分数为52位，加上前导1为53。因
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谢谢
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我编写了一个程序来演示Go中的浮点错误： 它打印： 这与用C编写的相同程序的行为相匹配（使用双代码类型） 但是，如果改用，程序就会陷入无限循环！如果将C程序修改为使用而不是，它将打印 为什么在使用时，Go程序的输出与C程序的输出不一样？
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运行以下代码时，我希望收到这样的输出： 但结果如下： 欢迎任何能指导我正确使用浮点比较和正确使用setprecision的建议。