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詳解Python中的數據精度問題_python

作者：Mrwhite86 ? 更新時間： 2022-11-25 編程語言

一、python運算時精度問題

1.運行時精度問題

在Python中（其他語言中也存在這個問題，這是計算機采用二進制導致的），有時候由于二進制和十進制之間對應問題會導致數值的精度問題，比如無法用有限個二進制位完整地表示0.1，因為0.1轉化為二進制之后位一個無限循環小數

print(1.1*2.2)

查看運行結果：

2.解決方案：添加方法

需要將整數部分與小數部分單獨做處理可以解決

def multiple(m1, m2):
    r=''
    ## 若存在浮點型，則先轉化為整數
    if type( m1 )==float or type( m2 )==float:
        print( "存在浮點數" )
        len_m1=len( str( m1 ).split( "." )[1] )
        len_m2=len( str( m2 ).split( "." )[1] )
        print( "m1的小數位：", len_m1 )
        print( "m2的小數位：", len_m2 )

        m1=int( 10**len_m1*m1 )
        m2=int( 10**len_m2*m2 )
        print( "m1化為整數：", m1 )
        print( "m2化為整數：", m2 )
        r=str( m1*m2 )
        print( "r：", r )

        l=len_m1+len_m2
        print( "l的總長度：", 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( "不存在浮點數" )
        r=m1*m2
    return r

res = multiple(1.1,2.2)
print(res)

查看運行結果：

二、python四舍五入時精度問題

1.使用round與浮點數格式化時候的精度問題

歸根結底是計算機存儲浮點數的問題

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

查看運行結果：

?2.解決方案，使用Decimal函數

需要將float轉換為Decimal，該類可以通過接受字符串（務必是字符串）形式的浮點數實現相對精確的小數計算（減緩了精度誤差，但沒有消滅）

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)

查看運行結果：

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/mrwhite2020/p/16637914.html

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