python3如何實現小數位的四舍五入

這篇文章將為大家詳細講解有關python3如何實現小數位的四舍五入，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

round( )函數簡介

菜鳥教程中介紹到，round() 函數作用就是，返回浮點數x的四舍五入值。

> round( x [, n] )

參數x，n均為數值表達式，返回值為x的四舍五入值。n為保留的小數位數，不加n則只保留x四舍五入后的整數部分。

>>> round(2.3)
2
>>> round(2.45, 1)
2.5

特殊情況

上面的結果并沒有錯誤，這里再用2.675測試一下：

>>> round(2.675, 2)
2.67

顯然結果不符合四舍五入的規則。為什么會這樣呢？原因是：round()函數只有一個參數，不指定位數的時候，返回一個整數，而且是最靠近的整數，類似于四舍五入，當指定取舍的小數點位數的時候，一般情況也是使用四舍五入的規則，但是碰到.5的情況時，如果要取舍的位數前的小數是奇數，則直接舍棄，如果是偶數則向上取舍。

小數位的四舍五入在項目中經常用到，今天群里有人提出1.325 如何才能變成1.33?

當時我一看這么簡單，分秒就可以解決：

我回復是這樣的的

round(1.315,2)

有個小伙伴 當時就回復：

他要的結果是 1.32， 你打印出是1.31，我看到我想怎么可能呢，我自己運行下，

結果真是1.31 .

我想都沒有想，自認為我是對的，好吧，怪不得開發不能測試自己的代碼.

我就開始查找原因，我們通過代碼進行講解：

print(Decimal(1.325))

打印結果：

1.3249999999999999555910790149937383830547332763671875

大家看到了嗎？ 實際1.325用二進制轉化的是有精度損失.部分小數無法完全用二進制表示.
這是根本所在.

那有的同學該說了，為什么 有的五能進1 能解釋下原理嗎？
原理和上邊的一樣，我舉個例子 5可以進1

print(round(1.145,2))
#打印結果
1.15

繼續查看二進制保存的值：

print(Decimal(1.145))
#打印結果 
1.145000000000000017763568394002504646778106689453125

大家明白了吧 ，round 本身沒有問題，而是二進制保存的值有點誤差導致的.

有的同學該說了 那怎么避免這種錯誤 。

我準備了兩套方案

1.將數值放大100倍，以利用下面的精確的四舍五入的結果`

def round_up(value):
  # 替換內置round函數,實現保留2位小數的精確四舍五入
  return round(value * 100) / 100.0

應用下 看看結果 如何：

def round_up(value):
  # 替換內置round函數,實現保留2位小數的精確四舍五入
  return round(value * 100) / 100.0

print(round(1.4))

print(round(1.5))

print(round_up(1.115))

print(Decimal(1.115))

#打印結果：
1
2
1.12
1.1149999999999999911182158029987476766109466552734375

看著還不錯哦，1.115 居然轉化成功了.

2.decimal.Decimal

四舍五入是基于十進制的，在二進制無法精確表示的時候是會有誤差的。

任何需要十進制運算的地方，都需要用 decimal.Decimal 取代 float：

from _pydecimal import Decimal, Context, ROUND_HALF_UP
print(Context(prec=3, rounding=ROUND_HALF_UP).create_decimal('1.325'))

打印結果：

1.33

自己可以試試其他的值，一定都可以進位.

通過上邊的講解 一定明白 round 本身沒有問題，只是float 存儲的過程有點誤差.

也可以這么解釋：

這不是bug，而是一種常見的舍入法，名稱是“銀行家式舍入法”，

用意是一半舍一半入，如果碰到0.5全入，那么銀行覺得自己虧了，

銀行希望和用戶要風險對半。不光Python，其他的計算機語言都是這個方法，

例如C語言和Basic語言。其實不只是計算機科學，在科學實驗的數據處理中，也是采用這種舍入法

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