只是尝试基本的python Decimal 模块,它似乎不起作用(在 jupyter 笔记本中):
from decimal import *
getcontext().prec = 1
getcontext()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
返回Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow])
Decimal(0.111111)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
返回Decimal('0.11111100000000000143085543413690174929797649383544921875')
知道发生了什么事吗?
它看起来像一个错误。
更新:这应该在 2021 年 4 月发布的 ipython 6.0+ 中修复。以下是修复的具体 PR: https: //github.com/ipython/ipykernel/pull/632
如果您使用 pip 或 检查已安装的版本jupyter --version,则您要查找的特定库ipykernel>= 6.0
*编辑:行为似乎因版本而异。最可靠的解决方法应该是在需要应用的每个单元格中定义小数精度,或者将精度定义移动到外部模块。
我已经完成了一些故障排除,这就是我发现的*:
getcontext().prec = x表现正常。我已经向 Jupyter 提交了一个错误 - https://github.com/jupyter/notebook/issues/5260
作为一种简单但有点丑陋的解决方法,getcontext().prec = 1在每个单元格中定义您想要应用精度的位置似乎会强制 Jupyter 使用它。
或者 - 这很奇怪 - 在任何单元格中运行此命令似乎都会在运行后修复整个笔记本的精度。把它放在你的 nb 的顶部,你应该会很好:
!jupyter notebook --version
最后,导入的模块应该正常运行。如果您走这条路,我可能建议使用类似“nbdev”包的东西来简化从笔记本创建模块的过程 - 它比从笔记本复制/粘贴更容易保持组织。
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