python科学计数法怎么写

一、python科学计数法怎么写

python科学计数法的写法可以使用float（）函数和format（）函数或字符串格式化操作符%来实现，其详细内容如下：

1、在Python中，科学计数法是一种表示非常大或非常小的数字的格式。它使用一个系数和一个指数来表示数字。这种表示法在处理很大或很小的数时非常有用，它可以以一种可读的方式表示这些数字。

2、要使用科学计数法表示数字，可以使用内置的float（）函数和format（）函数，或者使用字符串格式化操作符%。使用内置的float（）函数也可以将一个字符串转换为浮点数，如果字符串不能转换为浮点数，这个函数会抛出一个异常。

3、使用Python科学计数法可以将一个大的数值缩减为更小的尺寸，从而更容易表示，例如6.02×10^23可以缩减为6.02e+23，使得它更容易读取和理解。Python科学计数法还可以让人们更容易比较大小，而无需计算。

1、科学计数法是一种数学术语，用于表示非常大或非常小的数字。它基于10的幂次方，可以将一个数字表示为a×10^n的形式，其中1≤|a|<10，n为整数。这种表示方法可以方便地处理一些超出普通计数法范围的大数或小数。

2、在科学计数法中，小数点移动的位数取决于指数n的值。如果n为正数，小数点向右移动，反之则向左移动。例如，123456789.0可以表示为1.23456789e+8，其中e+8表示将小数点向右移动8位。

3、科学计数法的优点在于它可以将大数或小数以一种更简洁、易于阅读和理解的形式表示出来。它还可以在一定程度上省略数字的位数，减少输出的长度。这种表示方法在科学、工程、医学等领域非常有用，它可以方便地处理一些超出普通计数法范围的大数或小数。

二、Python中1e10是多少

导读：很多朋友问到关于Python中1e10是多少的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

科学记数法是一种计数的方法，把一个数表示成a与10的e次幂相乘的形式，可以用带“E”的格式表示。例如，1.03乘10的8次方，可简写为“1.03E+08”的形式。当人们要标记或运算某个较大或较小且位数较多时，用科学记数法免去浪费很多空间和时间。

1、精确。科学记数法的形式是由两个数的乘积组成的。表示为a×10^b（aEb），其中一个因数为a（1≤|a|10），另一个因数为10^n。

2、方便。用科学记数法表示数时，不改变数的符号，只是改变数的书写形式而已，可以方便的表示日常生活中遇到的一些极大或极小的数。如：光的速度大约是300,000,000米/秒。

例如，全世界人口数大约是：6,100,000,000。这样的数，读、写都很不方便，我们可以免去写这么多重复的0，将其表现为这样的形式：6,100,000,000=6.1×10^9。

1E10是科学计数法的另外一种表示方法，表示1×10??=1×10^10=10，000，000，000

10万×10万=10^5×10^5=10^10=1×10^10

由于有些计算器，显示屏只能显示10位数字，1E10是11位数字，显示不全，所以用科学计数法表示。

这个显示10位数的计算器，最大显示数字9999999999，再多，就要用科学计数法显示了。

计算器一般由运算器、控制器、存储器、键盘、显示器、电源和一些可选外围设备及电子配件，通过人工或机器设备组成。

低档计算器的运算器、控制器由数字逻辑电路实现简单的串行运算，其随机存储器只有一、二个单元，供累加存储用。

高档计算器由微处理器和只读存储器实现各种复杂的运算程序，有较多的随机存储单元以存放输入程序和数据。键盘是计算器的输入部件，一般采用接触式或传感式。

为减小计算器的尺寸，一键常常有多种功能。显示器是计算器的输出部件，有发光二极管显示器或液晶显示器等。除显示计算结果外，还常有溢出指示、错误指示等。

计算器电源采用交流转换器或电池，电池可用交流转换器或太阳能转换器再充电。为节省电能，计算器都采用CMOS工艺制作的大规模集成电路（见互补金属-氧化物-半导体集成电路），并在内部装有定时不操作自动断电电路。

python里type(+1E10)

支持的数值类型。

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1e10表示的是数据1*10的10次方，1e是数学中的科学计数法，常见学科学计算器上，一般不常使用，e是exponent，表示科学计数法中10的n次方，指数部分n和自然对数的底数没有什么关系。

1e10就是100亿。用二进制表示为：1e10=(1001010100000010111110010000000000)2。

1位二进制数，就只有01两种状态了。2位就有00011011四种状态了。。很容易推算的。。n位就有2的n次方个不同的值了。

二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”。

二进制数（binaries）是逢2进位的进位制，0、1是基本算符；计算机运算基础采用二进制。电脑的基础是二进制。在早期设计的常用的进制主要是十进制（因为我们有十个手指，所以十进制是比较合理的选择，用手指可以表示十个数字，0的概念直到很久以后才出现，所以是1－10而不是0－9）。电子计算机出现以后，使用电子管来表示十种状态过于复杂，所以所有的电子计算机中只有两种基本的状态，开和关。

也就是说，电子管的两种状态决定了以电子管为基础的电子计算机采用二进制来表示数字和数据。常用的进制还有8进制和16进制，在电脑科学中，经常会用到16进制，而十进制的使用非常少，这是因为16进制和二进制有天然的联系：4个二进制位可以表示从0到15的数字，这刚好是1个16进制位可以表示的数据，也就是说，将二进制转换成16进制只要每4位进行转换就可以了。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于Python中1e10是多少的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

三、python:5种正态性检验方法

由于正态分布具有非常典型的中间高，两边低的图形特征，如果样本数据并不服从正态分布，我们可以通过直方图很快地分辨出来。更进一步地，Python可以辅助生成基于样本数据估计的正态曲线，这样就容易辅助我们进行判断。

图形观察虽然直观，但是部分研究者认为单纯观察图形过于主观，因此我们也可以选择使用统计检验的方法去研究数据是否服从正态分布。

直方图是最长用于观察数据分布的常用图形选项，尤其是带正态曲线的直方图，可以非常直观地看到实际数据分布和正态曲线的对比，而P-P图及Q-Q图则是另一种选择，它可以直观给出实际数据分布和理论的差距。

值得注意的是，虽然P-P图及Q-Q图常用用于判断数据样本是否服从正态分布，但实际上它们也能判断数据样本是否服从其他的分布

P-P图:反映的是数据的实际累积概率与假定所服从分布的理论累积概率的符合程度。在此处，我们所假定的分布就是正态分布，如果数据样本是服从正态分布的话，那么实际的累积概率与理论的累积概率应该是相对一致的，放映在图形中就是数据点应该沿着图形的对角线分布。

Q-Q图的原理与P-P图几乎一致。P-P图考察的是实际分布与理论分布的累积概率分布差异，而Q-Q图考察的是实际百分位数与理论百分位数的差异。同理在此处，我们所假定的分布就是正态分布，如果数据样本是服从正态分布的话，那么实际的分布应该是相对一致的，反映在图形中就是数据点应该沿着图形的对角线分布。

在Python中，statsmodels包中目前主要提供的是Q-Q图的绘制

柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验（Kolmogorov-Smirnov test），一般又称K-S检验，是一种基于累计分布函数的非参数检验，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。

K-S检验的原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”，因此一般来说，KS检验最终返回两个结果，分别是检验统计量及P值,检验结果P>0.05才是我们的目标。

实际上，GraphPad不推荐使用单纯的Kolmogorov-Smirnov test方法

夏皮洛-威尔克检验（Shapiro—Wilk test），一般又称W检验。W检验是一种类似于利用秩进行相关性检验的方法。同样需要注意的是，W检验与K-S检验一样，原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”，因此一般来说，W检验最终返回两个结果，分别是检验统计量及P值。,检验结果P>0.05才是我们的目标。

当数据集中的数据无重复值时，该方法的检验效果比较好，但是当数据集中有些数据不是独一无二的，即有些数据的数值是相同的，那么该方法的检验效果就不是很好

首先计算偏度和峰度以便在不对称和形状方面量化分布离高斯分布的距离。然后，其计算这些值中的每一个与高斯分布的预期值之间的差异，并基于这些差异的总和，计算各P值。这是一种通用和强大的正态性检验，推荐使用。请注意，D'Agostino开发了几种正态性检验。Prism使用的其中一个是“综合K2”检验。

安德森-达令检验样本数据是否来自特定分布，包括分布：'norm','expon','gumbel','extreme1' or'logistic'.

原假设 H0：样本服从特定分布；备择假设 H1：样本不服从特定分布

实际上，从已有的文献表明，对于数据分布的正态性研究，首选方法是图形观察，即利用直方图、P-P图或Q-Q图进行观察，如果分布严重偏态和尖峰分布则建议进行进一步的假设检验。如果图形分布结果不好判断，则再进行正态性检验。

实际上，从已有的文献表明，对于数据分布的正态性研究，首选方法是图形观察，即利用直方图、P-P图或Q-Q图进行观察，如果分布严重偏态和尖峰分布则建议进行进一步的假设检验。如果图形分布结果不好判断，则再进行正态性检验。

其次，对于检验方法来说，对于K-S检验及W检验结果来说，有文献采用蒙特卡罗模拟方法进行多次验证，结果表明W检验结果相比于大部分方法都有较大的检验功效，而K-S方法的检验结果相对不佳。并且部分学者认为，K-S检验的实用性远不如图形工具，因为在样本量少时，该检验不太敏感，但是在样本量大时，该检验却过于敏感。因此正常情况下，我们更常采用W检验的结果。

值得注意的是，虽然说K-S检验结果相对不佳，但是不同检验方法对于样本量的敏感度是不一样的。在样本量较小的情况下（小于50个样本的情况下），请优先选择W检验；在样本量50-5000的情况下，可以酌情使用W检验及K—S检验；在样本量大于5000的情况下，请使用K-S检验结果，尤其是在SPSS中，当样本量大于5000的情况下，将只显示K-S检验结果，而不显示W检验结果。