基礎(chǔ)

浮點(diǎn)數(shù)是用機(jī)器上浮點(diǎn)數(shù)的本機(jī)雙精度(64 bit)表示的。提供大約17位的精度和范圍從-308到308的指數(shù)。和C語言里面的double類型相同。Python不支持32bit的單精度浮點(diǎn)數(shù)。如果程序需要精確控制區(qū)間和數(shù)字精度，可以考慮使用numpy擴(kuò)展庫。

Python 3.X對于浮點(diǎn)數(shù)默認(rèn)的是提供17位數(shù)字的精度。

關(guān)于單精度和雙精度的通俗解釋：

單精度型和雙精度型，其類型說明符為float 單精度說明符，double 雙精度說明符。在Turbo C中單精度型占4個(gè)字節(jié)(32位)內(nèi)存空間，其數(shù)值范圍為3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效數(shù)字。雙精度型占8 個(gè)字節(jié)(64位)內(nèi)存空間，其數(shù)值范圍為1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效數(shù)字。

要求較小的精度

將精度高的浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換成精度低的浮點(diǎn)數(shù)。

1.round()內(nèi)置方法

這個(gè)是使用最多的，剛看了round()的使用解釋，也不是很容易懂。round()不是簡單的四舍五入的處理方式。

For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding is done toward the even choice (so, for example, both round(0.5) and round(-0.5) are 0, and round(1.5) is 2).

round()如果只有一個(gè)數(shù)作為參數(shù)，不指定位數(shù)的時(shí)候，返回的是一個(gè)整數(shù)，而且是最靠近的整數(shù)(這點(diǎn)上類似四舍五入)。但是當(dāng)出現(xiàn).5的時(shí)候，兩邊的距離都一樣，round()取靠近的偶數(shù)，這就是為什么round(2.5) = 2。當(dāng)指定取舍的小數(shù)點(diǎn)位數(shù)的時(shí)候，一般情況也是使用四舍五入的規(guī)則，但是碰到.5的這樣情況，如果要取舍的位數(shù)前的小樹是奇數(shù)，則直接舍棄，如果偶數(shù)這向上取舍。看下面的示例：

2. 使用格式化

效果和round()是一樣的。

要求超過17位的精度分析

python默認(rèn)的是17位小數(shù)的精度，但是這里有一個(gè)問題，就是當(dāng)我們的計(jì)算需要使用更高的精度(超過17位小數(shù))的時(shí)候該怎么做呢？

1. 使用格式化(不推薦)

可以顯示，但是不準(zhǔn)確，后面的數(shù)字往往沒有意義。

2. 高精度使用decimal模塊，配合getcontext

默認(rèn)的context的精度是28位，可以設(shè)置為50位甚至更高，都可以。這樣在分析復(fù)雜的浮點(diǎn)數(shù)的時(shí)候，可以有更高的自己可以控制的精度。其實(shí)可以留意下context里面的這rounding=ROUND_HALF_EVEN 參數(shù)。ROUND_HALF_EVEN， 當(dāng)half的時(shí)候，靠近even.

關(guān)于小數(shù)和取整

既然說到小數(shù)，就必然要說到整數(shù)。一般取整會(huì)用到這些函數(shù)：

1. round()

這個(gè)不說了，前面已經(jīng)講過了。一定要注意它不是簡單的四舍五入，而是ROUND_HALF_EVEN的策略。

2. math模塊的ceil(x)

取大于或者等于x的最小整數(shù)。

3. math模塊的floor(x)

去小于或者等于x的最大整數(shù)。

decimal模塊進(jìn)行十進(jìn)制數(shù)學(xué)計(jì)算

python中的decimal模塊可以解決上面的煩惱

decimal模塊中，可以通過整數(shù)，字符串或原則構(gòu)建decimal.Decimal對象。如果是浮點(diǎn)數(shù)，特別注意因?yàn)楦↑c(diǎn)數(shù)本身存在誤差，需要先將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)化為字符串。

>>> from decimal importDecimal>>> from decimal importgetcontext>>> Decimal('4.20') + Decimal('2.10')

Decimal('6.30')>>> from decimal importDecimal>>> from decimal importgetcontext>>> x = 4.20

>>> y = 2.10

>>> z = Decimal(str(x)) +Decimal(str(y))>>>z

Decimal('6.3')>>> getcontext().prec = 4 #設(shè)置精度

>>> Decimal('1.00') /Decimal('3.0')

Decimal('0.3333')

當(dāng)然精度提升的同時(shí)，肯定帶來的是性能的損失。在對數(shù)據(jù)要求特別精確的場合(例如財(cái)務(wù)結(jié)算)，這些性能的損失是值得的。但是如果是大規(guī)模的科學(xué)計(jì)算，就需要考慮運(yùn)行效率了。畢竟原生的float比Decimal對象肯定是要快很多的。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python怎么限制输出精度_谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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