詳解Python中的資料精度問題

2022-10-18 14:00:10

一、python運算時精度問題

1.執行時精度問題

在Python中（其他語言中也存在這個問題，這是計算機採用二進位制導致的），有時候由於二進位制和十進位制之間對應問題會導致數值的精度問題，比如無法用有限個二進位制位完整地表示0.1，因為0.1轉化為二進位制之後位一個無限迴圈小數

print(1.1*2.2)

檢視執行結果：

2.解決方案：新增方法

需要將整數部分與小數部分單獨做處理可以解決

def multiple(m1, m2):
    r=''
    ## 若存在浮點型，則先轉化為整數
    if type( m1 )==float or type( m2 )==float:
        print( "存在浮點數" )
        len_m1=len( str( m1 ).split( "." )[1] )
        len_m2=len( str( m2 ).split( "." )[1] )
        print( "m1的小數位：", len_m1 )
        print( "m2的小數位：", len_m2 )

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

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

檢視執行結果：

二、python四捨五入時精度問題

1.使用round與浮點數格式化時候的精度問題

歸根結底是計算機儲存浮點數的問題

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

檢視執行結果：

2.解決方案，使用Decimal函數

需要將float轉換為Decimal，該類可以通過接受字串（務必是字串）形式的浮點數實現相對精確的小數計算（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)

檢視執行結果：

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詳解Python中的資料精度問題

目錄

一、python運算時精度問題

1.執行時精度問題

2.解決方案：新增方法

二、python四捨五入時精度問題

1.使用round與浮點數格式化時候的精度問題

2.解決方案，使用Decimal函數

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