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谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二04 | 时间 2016 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

基础

浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库。

Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。

关于单精度和双精度的通俗解释:

单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间,其数值范围为3.4E-38~3.4E+38,只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节(64位)内存空间,其数值范围为1.7E-308~1.7E+308,可提供16位有效数字。

要求较小的精度

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数。

1.round()内置方法

这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂。round()不是简单的四舍五入的处理方式。

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(2.5)

2

>>> round(1.5)

2

>>> round(2.675)

3

>>> round(2.675, 2)

2.67

round()如果只有一个数作为参数,不指定位数的时候,返回的是一个整数,而且是最靠近的整数(这点上类似四舍五入)。但是当出现.5的时候,两边的距离都一样,round()取靠近的偶数,这就是为什么round(2.5) = 2。当指定取舍的小数点位数的时候,一般情况也是使用四舍五入的规则,但是碰到.5的这样情况,如果要取舍的位数前的小树是奇数,则直接舍弃,如果偶数这向上取舍。看下面的示例:

>>> round(2.635, 2)

2.63

>>> round(2.645, 2)

2.65

>>> round(2.655, 2)

2.65

>>> round(2.665, 2)

2.67

>>> round(2.675, 2)

2.67

2. 使用格式化

效果和round()是一样的。

>>> a = ("%.2f" % 2.635)

>>> a

'2.63'

>>> a = ("%.2f" % 2.645)

>>> a

'2.65'

>>> a = int(2.5)

>>> a

2

要求超过17位的精度分析

python默认的是17位小数的精度,但是这里有一个问题,就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过17位小数)的时候该怎么做呢?

1. 使用格式化(不推荐)

>>> a = "%.30f" % (1/3)

>>> a

'0.333333333333333314829616256247'

可以显示,但是不准确,后面的数字往往没有意义。

2. 高精度使用decimal模块,配合getcontext

>>> from decimal import *

>>> print(getcontext())

Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow])

>>> getcontext().prec = 50

>>> b = Decimal(1)/Decimal(3)

>>> b

Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333')

>>> c = Decimal(1)/Decimal(17)

>>> c

Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059')

>>> float(c)

0.058823529411764705

默认的context的精度是28位,可以设置为50位甚至更高,都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候,可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN 参数。ROUND_HALF_EVEN, 当half的时候,靠近even.

关于小数和取整

既然说到小数,就必然要说到整数。一般取整会用到这些函数:

1. round()

这个不说了,前面已经讲过了。一定要注意它不是简单的四舍五入,而是ROUND_HALF_EVEN的策略。

2. math模块的ceil(x)

取大于或者等于x的最小整数。

3. math模块的floor(x)

去小于或者等于x的最大整数。

>>> from math import ceil, floor

>>> round(2.5)

2

>>> ceil(2.5)

3

>>> floor(2.5)

2

>>> round(2.3)

2

>>> ceil(2.3)

3

>>> floor(2.3)

2

>>>

伪python爱好者,正宗测试实践者。

Ubuntu 14.04安装Python 3.3.5 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101481.htm

CentOS上源码安装Python3.4 http://www.codesec.net/Linux/2015-01/111870.htm

《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.codesec.net/Linux/2013-06/85425.htm 《Python开发技术详解》.( 周伟,宗杰).[高清PDF扫描版+随书视频+代码] http://www.codesec.net/Linux/2013-11/92693.htm

Python脚本获取Linux系统信息 http://www.codesec.net/Linux/2013-08/88531.htm

在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境 http://www.codesec.net/Linux/2013-11/92534.htm

Python 语言的发展简史 http://www.codesec.net/Linux/2014-09/107206.htm

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