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詳解Python中的數(shù)據(jù)精度問題

 更新時間:2022年10月16日 16:03:17   作者:Mrwhite86  
這篇文章主要為大家詳細介紹了Python中常常遇到的一些數(shù)據(jù)精度問題以及它們的解決方法,文中的示例代碼講解詳細,感興趣的小伙伴可以了解一下

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(shù)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(zhuǎn)化為二進制之后位一個無限循環(huán)小數(shù)

print(1.1*2.2)

查看運行結(jié)果:

2.解決方案:添加方法

需要將整數(shù)部分與小數(shù)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(zhuǎn)化為整數(shù)
    if type( m1 )==float or type( m2 )==float:
        print( "存在浮點數(shù)" )
        len_m1=len( str( m1 ).split( "." )[1] )
        len_m2=len( str( m2 ).split( "." )[1] )
        print( "m1的小數(shù)位:", len_m1 )
        print( "m2的小數(shù)位:", len_m2 )

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

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

查看運行結(jié)果:

二、python四舍五入時精度問題

1.使用round與浮點數(shù)格式化時候的精度問題

歸根結(jié)底是計算機存儲浮點數(shù)的問題

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

查看運行結(jié)果:

 2.解決方案,使用Decimal函數(shù)

需要將float轉(zhuǎn)換為Decimal,該類可以通過接受字符串(務(wù)必是字符串)形式的浮點數(shù)實現(xiàn)相對精確的小數(shù)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(jié)果:

到此這篇關(guān)于詳解Python中的數(shù)據(jù)精度問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python數(shù)據(jù)精度問題內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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