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Python中的数据精度问题的介绍

python 来源:互联网 作者:佚名 发布时间:2022-10-18 20:55:13 人浏览
摘要

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,

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

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print(1.1*2.2)

查看运行结果:

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

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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:

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

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a1 = 0.235

a2 = round(a1,2)

a3 = '%.2f' % a1

print(a2)

print(a3)

查看运行结果:

 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)

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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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