详解Python中的数据精度问题
目录
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)
查看运行结果：
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<len( r ):
r_front=r[:-l]
r_last=r[-l:]
print( r_front, "-", r_last )
r=r_front+"."+r_last
else:
r="0."+(l-len( r ))*"0"+r
else:
print( "不存在浮点数" )
r=m1*m2
return r
res = multiple(1.1,2.2)
print(res)
查看运行结果：
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：
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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