python数据精度问题
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<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)
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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)
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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)
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