• 【Python】关于Python里面小数点精度控制的问题


    基础

    浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库。

    Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。

    关于单精度和双精度的通俗解释:

    单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间,其数值范围为3.4E-38~3.4E+38,只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节(64位)内存空间,其数值范围为1.7E-308~1.7E+308,可提供16位有效数字。

    要求较小的精度

    将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数。

    1.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).

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    >>> round(2.5)
    2
    >>> round(1.5)
    2
    >>> round(2.675)
    3
    >>> round(2.6752)
    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(这点上类似四舍五入)。但是当出现.5的时候,两边的距离都一样,round()取靠近的偶数,这就是为什么round(2.5) = 2。当指定取舍的小数点位数的时候,一般情况也是使用四舍五入的规则,但是碰到.5的这样情况,如果要取舍的位数前的小树是奇数,则直接舍弃,如果偶数这向上取舍。看下面的示例:

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    >>> round(2.6352)
    2.63
    >>> round(2.6452)
    2.65
    >>> round(2.6552)
    2.65
    >>> round(2.6652)
    2.67
    >>> round(2.6752)
    2.67

     2. 使用格式化

    效果和round()是一样的。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    >>> a = ("%.2f" % 2.635)
    >>> a
    '2.63'
    >>> a = ("%.2f" % 2.645)
    >>> a
    '2.65'
    >>> a = int(2.5)
    >>> a
    2

    要求超过17位的精度分析

    python默认的是17位小数的精度,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17位小数)的时候该怎么做呢?

    1. 使用格式化(不推荐)

    1
    2
    3
    >>> a = "%.30f" % (1/3)
    >>> a
    '0.333333333333333314829616256247'

     可以显示,但是不准确,后面的数字往往没有意义。

    2. 高精度使用decimal模块,配合getcontext

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    >>> 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(17)
    >>> c
    Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059')
    >>> float(c)
    0.058823529411764705

     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.

    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:

    1. 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。

    2. math模块的ceil(x)

    取大于或者等于x的最小整数。

    3. math模块的floor(x)

    去小于或者等于x的最大整数。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    >>> 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
    >>>
  • 相关阅读:
    Springboot + Mybatis 多数据源配置
    构建微服务:Spring boot 入门篇
    IDEA SpringBoot代码修改热部署/加载
    vue-cli知识点
    vuex知识点
    正则基本知识
    多行SQL语句拼成一条数据
    软件的版本控制
    ASP.NET 表单验证实现浅析
    建造者模式
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yanglang/p/7976118.html
Copyright © 2020-2023  润新知