我希望a四舍五入到13.95。我试过用圆形,但我得到:

>>> a
13.949999999999999
>>> round(a, 2)
13.949999999999999

有关标准库Decimal类的类似问题,请参阅How can I format a Decimal to always show 2 Decimal places?。


当前回答

我觉得最简单的方法是使用format()函数。

例如:

a = 13.949999999999999
format(a, '.2f')

13.95

这将产生一个浮点数,作为四舍五入到两个小数点的字符串。

其他回答

下面是使用format函数的简单解决方案。

float(format(num, '.2f'))

注意:我们将数字转换为浮点数,因为format方法返回字符串。

TLDR;)

Python 3.1已经明确解决了输入和输出的舍入问题,该修复程序也被移植到Python 2.7.0。

舍入数字可以在浮点数和字符串之间来回转换:str->float()->repr()->float)。。。或Decimal->float->str->Decimal

>>> 0.3
0.3
>>> float(repr(0.3)) == 0.3
True

存储不再需要十进制类型。

算术运算的结果必须再次舍入,因为舍入误差可能累积的误差比解析一个数字后可能累积的更大。这不是通过改进的repr()算法解决的(Python>=3.1,>=2.7.0):

>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
(0.1, 0.2, 0.3)

在Python<2.7x和<3.1中,输出字符串函数str(float(…))被舍入为12个有效数字,以防止类似于未固定repr()输出的无效数字过多。在减去非常相似的数字之后,这仍然是不够的,并且在其他操作之后,它被舍入得太多。Python 2.7和3.1使用相同长度的str(),尽管repr()是固定的。一些旧版本的Numpy也有过多的无效数字,即使是固定的Python。当前Numpy是固定的。Python版本>=3.2中str()和repr()函数的结果相同,Numpy中也有类似函数的输出。


Test

import random
from decimal import Decimal
for _ in range(1000000):
    x = random.random()
    assert x == float(repr(x)) == float(Decimal(repr(x)))  # Reversible repr()
    assert str(x) == repr(x)
    assert len(repr(round(x, 12))) <= 14         # no excessive decimal places.

文档

请参阅发行说明Python 2.7-其他语言更改第四段:

在大多数平台上,浮点数和字符串之间的转换现在都可以正确舍入。这些转换发生在许多不同的地方:浮点和复数上的str();浮点和复杂的构造函数;数字格式;使用marshall、pickle和json模块对浮点数和复数进行序列化和反序列化;Python代码中浮点和虚文本的解析;以及十进制到浮点转换。与此相关,浮点数x的repr()现在返回一个基于最短十进制字符串的结果,该字符串保证在正确舍入(使用舍入半到偶数模式)下舍入回x。之前它给出了一个基于将x舍入到17位小数的字符串。

相关问题


更多信息:Python 2.7之前的float格式类似于当前的numpy.float64。两种类型使用相同的64位IEEE 754双精度和52位尾数。一个很大的区别是np.fat64.__repr_经常使用过量的十进制数字进行格式化,因此不会丢失任何位,但在13.949999999999999和13.95000000000001之间不存在有效的IEEE 754数字。结果不好,转换repr(float(number_as_string))不能用numpy可逆。另一方面:浮动__repr_的格式使得每个数字都很重要;序列是无间隙的,并且转换是可逆的。简单地说:如果您可能有一个numpy.float64数字,请将其转换为普通浮点,以便为人类而不是数字处理器格式化,否则Python 2.7+就不需要更多了。

你遇到了一个关于浮点数的老问题,不是所有的数字都能精确表示。命令行只是显示内存中的完整浮点形式。

对于浮点表示法,舍入版本是相同的数字。由于计算机是二进制的,它们将浮点数存储为整数,然后将其除以2的幂,因此13.95将以类似于125650429603636838/(2**53)的方式表示。

双精度数字的精度为53位(16位),常规浮点数的精度为24位(8位)。Python中的浮点类型使用双精度来存储值。

例如

>>> 125650429603636838/(2**53)
13.949999999999999

>>> 234042163/(2**24)
13.949999988079071

>>> a = 13.946
>>> print(a)
13.946
>>> print("%.2f" % a)
13.95
>>> round(a,2)
13.949999999999999
>>> print("%.2f" % round(a, 2))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(a))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(round(a, 2)))
13.95
>>> print("{:.15f}".format(round(a, 2)))
13.949999999999999

如果您只在小数点后两位(例如显示货币值),那么您有两个更好的选择:

使用整数并以美分而非美元存储值,然后除以100转换为美元。或者使用小数等固定点数。

有新的格式规范,字符串格式规范迷你语言:

您可以执行以下操作:

"{:.2f}".format(13.949999999999999)

注1:上面返回一个字符串。为了获得float,只需用float(…)包装:

float("{:.2f}".format(13.949999999999999))

注意2:用float()换行不会改变任何内容:

>>> x = 13.949999999999999999
>>> x
13.95
>>> g = float("{:.2f}".format(x))
>>> g
13.95
>>> x == g
True
>>> h = round(x, 2)
>>> h
13.95
>>> x == h
True

要计算,我使用函数截断值也许对你有帮助

import math


def truncate(number, digits) -> float:
    stepper = pow(10.0, digits)
    return math.trunc(stepper * number) / stepper


print(truncate((0.1 + 0.2), 2))