我想最多四舍五入两位小数,但只有在必要时。
输入:
10
1.7777777
9.1
输出:
10
1.78
9.1
如何在JavaScript中执行此操作?
我想最多四舍五入两位小数,但只有在必要时。
输入:
10
1.7777777
9.1
输出:
10
1.78
9.1
如何在JavaScript中执行此操作?
当前回答
我仍然不认为有人给他答案,告诉他如何在需要时只进行舍入。我认为最简单的方法是检查数字中是否有小数,如下所示:
var num = 3.21;
if ( (num+"").indexOf('.') >= 0 ) { //at least assert to string first...
// whatever code you decide to use to round
}
其他回答
对这个答案稍作修改,似乎效果不错。
作用
function roundToStep(value, stepParam) {
var step = stepParam || 1.0;
var inv = 1.0 / step;
return Math.round(value * inv) / inv;
}
用法
roundToStep(2.55) = 3
roundToStep(2.55, 0.1) = 2.6
roundToStep(2.55, 0.01) = 2.55
我为自己编写了以下一组函数。也许这对你也有帮助。
function float_exponent(number) {
exponent = 1;
while (number < 1.0) {
exponent += 1
number *= 10
}
return exponent;
}
function format_float(number, extra_precision) {
precision = float_exponent(number) + (extra_precision || 0)
return number.toFixed(precision).split(/\.?0+$/)[0]
}
用法:
format_float(1.01); // 1
format_float(1.06); // 1.1
format_float(0.126); // 0.13
format_float(0.000189); // 0.00019
对于您的情况:
format_float(10, 1); // 10
format_float(9.1, 1); // 9.1
format_float(1.77777, 1); // 1.78
您应该使用:
Math.round( num * 100 + Number.EPSILON ) / 100
似乎没有人知道数字EPSILON。
此外,值得注意的是,这并不像某些人所说的那样是JavaScript的怪异之处。
这就是浮点数在计算机中的工作方式。与99%的编程语言一样,JavaScript没有自制的浮点数;它依赖于CPU/FPU。计算机使用二进制,在二进制中,没有像0.1这样的数字,而只是二进制的近似值。为什么?出于同样的原因,1/3不能用十进制写:它的值是0.33333333……无穷大为三。
这里是Number.EPSILON。这个数字是1和双精度浮点数字中存在的下一个数字之间的差值。就是这样:在1和1+number.EPSILON之间没有数字。
编辑:
正如评论中所问的,让我们澄清一件事:添加Number.EPSILON仅当要舍入的值是算术运算的结果时才相关,因为它可以吞下一些浮点误差增量。
当值来自直接来源(例如:文字、用户输入或传感器)时,它不起作用。
编辑(2019):
像@maganap和一些人指出的那样,最好在相乘之前加上Number.EPSILON:
Math.round( ( num + Number.EPSILON ) * 100 ) / 100
编辑(2019年12月):
最近,我使用了一个类似于此的函数来比较epsilon感知的数字:
const ESPILON_RATE = 1 + Number.EPSILON ;
const ESPILON_ZERO = Number.MIN_VALUE ;
function epsilonEquals( a , b ) {
if ( Number.isNaN( a ) || Number.isNaN( b ) ) {
return false ;
}
if ( a === 0 || b === 0 ) {
return a <= b + EPSILON_ZERO && b <= a + EPSILON_ZERO ;
}
return a <= b * EPSILON_RATE && b <= a * EPSILON_RATE ;
}
我的用例是我多年来开发的断言+数据验证库。
事实上,在代码中,我使用的是ESPILON_RATE=1+4*数字.EPSILON和EPSILON_ZERO=4*数字.MIN_VALUE(四倍于EPSILON),因为我想要一个足够宽松的等式检查器来累积浮点错误。
到目前为止,它看起来很适合我。我希望这会有所帮助。
从我在MDN上找到的precisionRound(1.005的事件返回1而不是1.01)上提出的示例开始,我编写了一个自定义precisionRound,用于管理随机精度数,1.005返回1.01。
这是一个函数:
function precisionRound(number, precision)
{
if(precision < 0)
{
var factor = Math.pow(10, precision);
return Math.round(number * factor) / factor;
}
else
return +(Math.round(number + "e+"+precision) + "e-"+precision);
}
console.log(precisionRound(1234.5678, 1)); // output: 1234.6
console.log(precisionRound(1234.5678, -1)); // output: 1230
console.log(precisionRound(1.005, 2)); // output: 1.01
console.log(precisionRound(1.0005, 2)); // output: 1
console.log(precisionRound(1.0005, 3)); // output: 1.001
console.log(precisionRound(1.0005, 4)); // output: 1.0005
对于TypeScript:
public static precisionRound(number: number, precision: number)
{
if (precision < 0)
{
let factor = Math.pow(10, precision);
return Math.round(number * factor) / factor;
}
else
return +(Math.round(Number(number + "e+" + precision)) +
"e-" + precision);
}
对我来说,Math.rround()没有给出正确的答案。我发现Fixed(2)效果更好。以下是两者的示例:
console.log(数学舍入(43000/80000)*100);//错误的答案console.log(((43000/80000)*100).toFixed(2));//正确回答