观点:详解Python中的数据精度问题
来源:脚本之家    时间:2022-10-18 05:50:50


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一、python运算时精度问题1.运行时精度问题2.解决方案:添加方法二、python四舍五入时精度问题1.使用round与浮点数格式化时候的精度问题2.解决方案,使用Decimal函数

一、python运算时精度问题

1.运行时精度问题

在Python中(其他语言中也存在这个问题,这是计算机采用二进制导致的),有时候由于二进制和十进制之间对应问题会导致数值的精度问题,比如无法用有限个二进制位完整地表示0.1,因为0.1转化为二进制之后位一个无限循环小数

print(1.1*2.2)

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2.解决方案:添加方法

需要将整数部分与小数部分单独做处理可以解决

def multiple(m1, m2):
    r=""
    ## 若存在浮点型,则先转化为整数
    if type( m1 )==float or type( m2 )==float:
        print( "存在浮点数" )
        len_m1=len( str( m1 ).split( "." )[1] )
        len_m2=len( str( m2 ).split( "." )[1] )
        print( "m1的小数位:", len_m1 )
        print( "m2的小数位:", len_m2 )

        m1=int( 10**len_m1*m1 )
        m2=int( 10**len_m2*m2 )
        print( "m1化为整数:", m1 )
        print( "m2化为整数:", m2 )
        r=str( m1*m2 )
        print( "r:", r )

        l=len_m1+len_m2
        print( "l的总长度:", l )
        if l

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二、python四舍五入时精度问题

1.使用round与浮点数格式化时候的精度问题

归根结底是计算机存储浮点数的问题

a1 = 0.235
a2 = round(a1,2)
a3 = "%.2f" % a1
print(a2)
print(a3)

查看运行结果:

2.解决方案,使用Decimal函数

需要将float转换为Decimal,该类可以通过接受字符串(务必是字符串)形式的浮点数实现相对精确的小数计算(减缓了精度误差,但没有消灭)

from decimal import Decimal

a1 = 0.235
a2 = Decimal(str(a1)).quantize(Decimal("0.00"))
a3 = "{:.2f}".format(Decimal(str(a1)))
print(a2)
print(a3)

查看运行结果:

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关键词: 解决方案 数据精度 四舍五入 希望大家 二进制位

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