这篇文章主要讲解了“Python四舍五入的两个方法是什么”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python四舍五入的两个方法是什么”吧!
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。
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
>>> 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:
>>> 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
>>> 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:
>>> 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。
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:
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。