Python 的四舍五入的两个方法,你学会了吗?

wufei123 发布于 2023-05-02 阅读(1390)

1、使用 round

大多数情况下,我们会使用 round 来保留小数,但这并不符合我们在数学知识里的规则。

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Python 的四舍五入的两个方法,你学会了吗?

round(number[, ndigits])

round() 把 number(通常是浮点数) 按如下规则(Python3)进行四舍五入的:

先说下 ndigits 不为 0 的情况:

如果保留位数的后一位小于等于 4,则舍去,如 round(5.214,2) = 5.21

如果保留位数的后一位等于 5,且该位数后面没有数字,则不进位,如 round(5.215,2) = 5.21

如果保留位数的最后一位等于 5,且该位数后面有数字,则进位,如 round(5.2151,2) = 5.22

如果保留位数的最后一位大于等于 6 ,则进位。如 round(5.216,2) = 5.22

1

2

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9

>>> round(5.214,2)

5.21

>>> round(5.215,2)

5.21

>>> round(5.2151,2)

5.22

>>> round(5.216,2)

5.22

>>>

但是上述规则 2 也有例外,比如:

1

2

3

>>> round(0.645,2)

0.65

>>>

究其原因,浮点数用用二进制表示的时候只能表示近似值,虽然我们看到的是 0.645,实际上 Python 存储的是 0.645000000000000017763568394002504646778106689453125,Python 是按照 IEEE754 标准存储浮点数的。

再说下 ndigits 为 0 或 None 的情况:

如果保留位数的后一位小于等于 4,则舍去,如 round(1.4) = 1

如果保留位数的后一位等于 5,且后面没有数字,则取最近的偶数,如 round(1.5)=2,round(2.5)=2

如果保留位数的后一位等于 5,且后面有数字,则近位,如 round(2.51)=3

如果保留位数的最后一位大于等于 6 ,则进位。如 round(1.6) = 2

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2

3

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>>> round(1.5)

2

>>> round(1.4)

1

>>> round(1.6)

2

>>> round(2.5)

2

>>> round(2.51)

3

>>>

请注意, f 字符串的保留结果与 round 一致:

1

2

3

4

5

6

>>> f"{1.5:.0f}"

'2'

>>> f"{2.5:.0f}"

'2'

>>> f"{2.51:.0f}"

'3'

那么如何获得和数学上的四舍五入规则一致的方法呢?请使用方法二:

2、使用 Decimal

这种方法有个前提,那就是必须先把小数转换成字符串,这样才可以精确的表示浮点数。

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2

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import decimal

 

# 修改舍入方式为四舍五入

decimal.getcontext().rounding = "ROUND_HALF_UP"

 

x = "0.645"

x1 = decimal.Decimal(x).quantize(decimal.Decimal("0.00"))

print(f"{x} 的近似值为 {x1}")

y = "2.5"

y1 = decimal.Decimal(y).quantize(decimal.Decimal("0"))

print(f"{y} 的近似值为 {y1}")

以上程序的输出如下:

1

2

0.645 的近似值为 0.65

2.5 的近似值为 3

完全符合我们数学上的四舍五入。

最后的话

浮点数在二进制的表示方法中只能表示近似值,这一点,可以查阅文档[1]。了解了浮点数表示法之后,再看四舍五入,就不会觉得那么奇怪了。

参考资料

[1]文档: https://docs.python.org/3/tutorial/floatingpoint.html#tut-fp-issues

以上就是Python 的四舍五入的两个方法,你学会了吗?的详细内容


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