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為什么你需要少看垃圾博客以及如何在Python里精確地四舍五入

Object / 2063人閱讀

摘要:網(wǎng)上有人說,因為在計算機(jī)里面,小數(shù)是不精確的,例如在計算機(jī)中實際上是,所以當(dāng)你對這個小數(shù)精確到小數(shù)點后兩位的時候,實際上小數(shù)點后第三位是,所以四舍五入,因此結(jié)果為。

今天又有一個Python初學(xué)者被中文技術(shù)博客中的垃圾文章給誤導(dǎo)了。

這位初學(xué)者的問題是:

在Python中,如何精確地進(jìn)行浮點數(shù)的四舍五入,保留兩位小數(shù)?

如果你在Google或者百度上搜索,你會發(fā)現(xiàn)大量的來自CSDN或者簡書上面的文章講到這一點,但是他們的說法無外乎下面幾種:

連例子都不舉的垃圾文章

如下圖所示,懶得吐槽。

使用round函數(shù)

他們舉的例子為:

>>> round(1.234, 2)
1.23

這種文章,他只演示了四舍,但是卻沒有演示五入。所以如果你代碼稍作修改,就會發(fā)現(xiàn)有問題:

>>> round(11.245, 2)
11.24
先放大再縮小

這種文章稍微好一點,知道多舉幾個例子:

然而這種文章也是漏洞百出,只要你多嘗試幾個數(shù)字就會發(fā)現(xiàn)問題,在Python 2和Python 3下面,效果是不一樣的。先來看看Python 2下面的運(yùn)行效果:

在Python 2里面,直接使用round,1.125精確到兩位小數(shù)后為1.13,而1.115精確到兩位小數(shù)后是1.11。

再來看看Python 3下面的效果:

在Python 3下面,1.125在精確到兩位小數(shù)以后是1.12

他舉的例子,在Python 3中先放大再縮小,也并不總是正確。

裝逼貨

還有一種裝逼貨,文章和先放大再縮小差不多,但是他還知道decimal這個模塊。

不過他的使用方法,大家看他吧

具體原因不詳 ????

不推薦使用這個方法???

這種人要先裝個逼,表示自己知道有這樣一個庫,但是用起來發(fā)現(xiàn)有問題,而且不知道原因,所以不建議大家使用。

decimal是專門為高精度計算用的模塊,他竟然說不建議大家使用???

round到底出了什么問題?

罵完了,我們來說說,在Python 3里面,round這個內(nèi)置的函數(shù)到底有什么問題。

網(wǎng)上有人說,因為在計算機(jī)里面,小數(shù)是不精確的,例如1.115在計算機(jī)中實際上是1.1149999999999999911182,所以當(dāng)你對這個小數(shù)精確到小數(shù)點后兩位的時候,實際上小數(shù)點后第三位是4,所以四舍五入,因此結(jié)果為1.11

這種說法,對了一半。

因為并不是所有的小數(shù)在計算機(jī)中都是不精確的。例如0.125這個小數(shù)在計算機(jī)中就是精確的,它就是0.125,沒有省略后面的值,沒有近似,它確確實實就是0.125

但是如果我們在Python中把0.125精確到小數(shù)點后兩位,那么它的就會變成0.12

>>> round(0.125, 2)
0.12

為什么在這里四舍了?

還有更奇怪的,另一個在計算機(jī)里面能夠精確表示的小數(shù)0.375,我們來看看精確到小數(shù)點后兩位是多少:

>>> round(0.375, 2)
0.38

為什么這里又五入了?

因為在Python 3里面,round對小數(shù)的精確度采用了四舍六入五成雙的方式。

如果你寫過大學(xué)物理的實驗報告,那么你應(yīng)該會記得老師講過,直接使用四舍五入,最后的結(jié)果可能會偏高。所以需要使用奇進(jìn)偶舍的處理方法。

例如對于一個小數(shù)a.bcd,需要精確到小數(shù)點后兩位,那么就要看小數(shù)點后第三位:

如果d小于5,直接舍去

如果d大于5,直接進(jìn)位

如果d等于5:

d后面沒有數(shù)據(jù),且c為偶數(shù),那么不進(jìn)位,保留c

d后面沒有數(shù)據(jù),且c為奇數(shù),那么進(jìn)位,c變成(c + 1)

如果d后面還有非0數(shù)字,例如實際上小數(shù)為a.bcdef,此時一定要進(jìn)位,c變成(c + 1)

關(guān)于奇進(jìn)偶舍,有興趣的同學(xué)可以在維基百科搜索這兩個詞條:數(shù)值修約奇進(jìn)偶舍。

所以,round給出的結(jié)果如果與你設(shè)想的不一樣,那么你需要考慮兩個原因:

你的這個小數(shù)在計算機(jī)中能不能被精確儲存?如果不能,那么它可能并沒有達(dá)到四舍五入的標(biāo)準(zhǔn),例如1.115,它的小數(shù)點后第三位實際上是4,當(dāng)然會被舍去。

如果你的這個小數(shù)在計算機(jī)中能被精確表示,那么,round采用的進(jìn)位機(jī)制是奇進(jìn)偶舍,所以這取決于你要保留的那一位,它是奇數(shù)還是偶數(shù),以及它的下一位后面還有沒有數(shù)據(jù)。

如何正確進(jìn)行四舍五入

如果要實現(xiàn)我們數(shù)學(xué)上的四舍五入,那么就需要使用decimal模塊。

如何正確使用decimal模塊呢?

看官方文檔,不要看中文垃圾博客!??!

看官方文檔,不要看中文垃圾博客?。?!

看官方文檔,不要看中文垃圾博客!??!

不要擔(dān)心看不懂英文,Python已經(jīng)推出了官方中文文檔(有些函數(shù)的使用方法還沒有翻譯完成)。

我們來看一下:https://docs.python.org/zh-cn...

官方文檔給出了具體的寫法:

>>>Decimal("1.41421356").quantize(Decimal("1.000"))
Decimal("1.414")

那么我們來測試一下,0.1250.375分別保留兩位小數(shù)是多少:

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal("0.125").quantize(Decimal("0.00"))
Decimal("0.12")
>>> Decimal("0.375").quantize(Decimal("0.00"))
Decimal("0.38")

怎么結(jié)果和round一樣?我們來看看文檔中quantize的函數(shù)原型和文檔說明:

這里提到了可以通過指定rounding參數(shù)來確定進(jìn)位方式。如果沒有指定rounding參數(shù),那么默認(rèn)使用上下文提供的進(jìn)位方式。

現(xiàn)在我們來查看一下默認(rèn)上下文中的進(jìn)位方式是什么:

>>> from decimal import getcontext
>>> getcontext().rounding
"ROUND_HALF_EVEN"

如下圖所示:

ROUND_HALF_EVEN實際上就是奇進(jìn)偶舍!如果要指定真正的四舍五入,那么我們需要在quantize中指定進(jìn)位方式為ROUND_HALF_UP

>>> from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
>>> Decimal("0.375").quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.38")
>>> Decimal("0.125").quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.13")

現(xiàn)在看起來一切都正常了。

那么會不會有人進(jìn)一步追問一下,如果Decimal接收的參數(shù)不是字符串,而是浮點數(shù)會怎么樣呢?

來實驗一下:

>>> Decimal(0.375).quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.38")
>>> Decimal(0.125).quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.13")

那是不是說明,在Decimal的第一個參數(shù),可以直接傳浮點數(shù)呢?

我們換一個數(shù)來測試一下:

>>> Decimal(11.245).quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("11.24")
>>> Decimal("11.245").quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("11.25")

為什么浮點數(shù)11.245和字符串"11.245",傳進(jìn)去以后,結(jié)果不一樣?

我們繼續(xù)在文檔在尋找答案。

官方文檔已經(jīng)很清楚地說明了,如果你傳入的參數(shù)為浮點數(shù),并且這個浮點值在計算機(jī)里面不能被精確存儲,那么它會先被轉(zhuǎn)換為一個不精確的二進(jìn)制值,然后再把這個不精確的二進(jìn)制值轉(zhuǎn)換為等效的十進(jìn)制值。

對于不能精確表示的小數(shù),當(dāng)你傳入的時候,Python在拿到這個數(shù)前,這個數(shù)就已經(jīng)被轉(zhuǎn)成了一個不精確的數(shù)了。所以你雖然參數(shù)傳入的是11.245,但是Python拿到的實際上是11.244999999999...。

但是如果你傳入的是字符串"11.245",那么Python拿到它的時候,就能知道這是11.245,不會提前被轉(zhuǎn)換為一個不精確的值,所以,建議給Decimal的第一個參數(shù)傳入字符串型的浮點數(shù),而不是直接寫浮點數(shù)。

總結(jié),如果想實現(xiàn)精確的四舍五入,代碼應(yīng)該這樣寫:

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

origin_num = Decimal("11.245")
answer_num = origin_num.quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(answer_num)

運(yùn)行效果如下圖所示:

特別注意,一旦要做精確計算,那么就不應(yīng)該再多帶帶使用浮點數(shù),而是應(yīng)該總是使用Decimal("浮點數(shù)")。否則,當(dāng)你賦值的時候,精度已經(jīng)被丟失了,建議全程使用Decimal舉例:

a = Decimal("0.1")
b = Decimal("0.2")
c = a + b
print(c)

最后,如果有同學(xué)想知道為什么0.125和0.375能被精確的儲存,而1.115、11.245不能被精確儲存,請在這篇文章下面留言,如果想知道的同學(xué)多,我就寫一篇文章來說明。

如果這篇文章對你有幫助,請考慮關(guān)注我的微信公眾號 未聞Code:

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