将数学常数计算到任意精度：

大型整数的近似值：

复数结果：

用 NumericQ 可以检验更复杂一些的符号式数学常量：

在通常情况下，NumericQ 表达式表示可以计算到任意精度的数：

数值计算矩阵元：

数值计算符号表达式的数值部分：

将多项式系数变为数值值：

N[e] 通常用机器数替代并计算结果：

这等价于机器数的表达式：

在差商误差的对数-对数图上可清楚显示机器舍入误差：

当 p 不是 MachinePrecision 时，N[e,p] 用任意精度数自适应地进行计算：

用自适应精度，差商误差与理论值匹配：

自适应精度控制对超额精度有一个默认的界限，$MaxExtraPrecision：

达到界限时，您可以增加 $MaxExtraPrecision 来解决问题：

N 不会提高输入中近似数的精度：

结果的精度和输入相同：

您可以用 SetPrecision 增加输入表达式的精度：

N 不会影响明确的数值幂：

但会改变底数：

如果幂不是 NumericQ，它会改变：

对 SparseArray 对象的处理是以所表示的数组为基础的：

通常，N[Normal[s]] 恒等于 Normal[N[s]]：

类似 InterpolatingFunction 的数据对象有特定的规则以使得仅仅数据受到影响：

仅对相关的数据做了改变，新函数用机器数：

类似 Integrate 的运算适当时用相应 N-函数：

下面用 NIntegrate：

对于较高的精度需求，数值算法花费较多的时间或需要调整：

在这个例子中，直接使用 NIntegrate 或许更好一些：

对多数表达式，N 影响 FullForm 形式中的树：

1. 出现在 x 之前起因于 e 的表示方式：

e 中的整数转换为机器数：

用 NHoldAll 属性避免一个加指标变量受到 N 的影响：

此时 N 仅影响系数：

若没有这个设置， N 同时影响到指标：

定义一个等于 的数值常量：

在精确符号表达式中，常量不计算：

在 N 中则计算：

加一个对任意精度或准确度都适用的定义：

以准确度 20 数值计算一个表达式：

定义一个函数，表示实数根 ，其中 为正， 为正整数：

用 NHoldRest 避免它的第二个自变量转换为实数：

2 的立方根的精确表示：

机器数近似值：

47 位数的近似值：

定义一个数据对象，以稀疏形式 表示一个多项式 ：

注意要确保 N 仅影响系数，而不是幂：

要使规则有效，需要阻止默认对参变量的 N 计算：

多项式 的表示：

获得具有近似实数系数的表示：

在 处的计算：