详解Python中的数据精度问题

目录

• 一、python运算时精度问题
• 1.运行时精度问题
• 2.解决方案：添加方法
• 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
•  2.解决方案，使用Decimal函数

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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