浅谈Python里面小数点精度的控制
要求较小的精度
round()内置方法
这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂。round()不是简单的四舍五入的处理方式。
For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two
multiples are equally close, rounding is done toward the even choice (so, for example, both round(0.5) and round(-0.5) are 0, and
round(1.5) is 2).
>>> round(2.5) 3.0 >>> round(-2.5) -3.0 >>> round(2.675) 3.0 >>> round(2.675,2) 2.67
round()如果只有一个数作为参数,不指定位数的时候,返回的是一个整数,而且是最靠近的整数。一般情况是使用四舍五入的规则,但是碰到舍入的后一位为5的情况,如果要取舍的位数前的数是偶数,则直接舍弃,如果奇数这向上取舍。看下面的示例:
>>> round(2.555,2) 2.56 >>> round(2.565,2) 2.56 >>> round(2.575,2) 2.58 >>> round(2.585,2) 2.58
使用格式化
效果和round()是一样的。
>>> a = ("%.2f" % 2.555) >>> a '2.56' >>> a = ("%.2f" % 2.565) >>> a '2.56' >>> a = ("%.2f" % 2.575) >>> a '2.58' >>> a = ("%.2f" % 2.585) >>> a '2.58' >>> a = int(2.5) >>> a 2
要求超过17位的精度分析
python默认的是17位精度,也就是小数点后16位,但是这里有一个问题,就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过16位小数)的
时候该怎么做呢?
高精度使用decimal模块,配合getcontext
>>> from decimal import * >>> print(getcontext()) Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow]) >>> getcontext().prec = 50 >>> b = Decimal(1)/Decimal(3) >>> b Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333') >>> c = Decimal(1)/Decimal(7) >>> c Decimal('0.14285714285714285714285714285714285714285714285714') >>> float(c) 0.14285714285714285
默认的context的精度是28位,可以设置为50位甚至更高,都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候,可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN 参数。ROUND_HALF_EVEN, 当half的时候,靠近
even.
使用格式化(不推荐)
>>> a = ("%.30f" % (1.0/3)) >>> a '0.333333333333333314829616256247'
可以显示,但是不准确,后面的数字基本没有意义。
关于小数和取整
既然说到小数,就必然要说到整数。一般取整会用到这些函数:
round()
这个不说了,前面已经讲过了。一定要注意它不是简单的四舍五入,而是ROUND_HALF_EVEN的策略。
math模块的ceil(x)
取大于或者等于x的最小整数。
math模块的floor(x)
去小于或者等于x的最大整数。
>>> from math import ceil, floor >>> round(2.5) 2 >>> ceil(2.5) 3 >>> floor(2.5) 2 >>> round(2.3) 2 >>> ceil(2.3) 3 >>> floor(2.3) 2
以上这篇浅谈Python里面小数点精度的控制就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。