Python將浮點(diǎn)數(shù)保留指定的位數(shù)

python 里面專門有一個(gè) round（） 函數(shù)可以將任意的浮點(diǎn)數(shù)或者小數(shù)保留指定的位數(shù)。

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廢話不多說了，直接上一個(gè)例子。

目標(biāo)：將 x = 34.4567809278 保留3位小數(shù)

結(jié)果 34.457

round(x,k) 中 x 為要處理的浮點(diǎn)數(shù)， k 指要保留的位數(shù)

print(round（x)) #直接返回整數(shù)

python浮點(diǎn)數(shù)是什么意思

浮點(diǎn)型(Float)

Python的浮點(diǎn)數(shù)就是數(shù)學(xué)中的小數(shù)，類似C語言中的double。

在運(yùn)算中，整數(shù)與浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的結(jié)果是浮點(diǎn)數(shù).

浮點(diǎn)數(shù)也就是小數(shù)，之所以稱為浮點(diǎn)數(shù)，是因?yàn)榘凑湛茖W(xué)記數(shù)法表示時(shí)，一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的小數(shù)點(diǎn)位置是可變的，比如，1.23x109和12.3x108是相等的。浮點(diǎn)數(shù)可以用數(shù)學(xué)寫法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是對(duì)于很大或很小的浮點(diǎn)數(shù)，就必須用科學(xué)計(jì)數(shù)法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以寫成1.2e-5，等等。

整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)在計(jì)算機(jī)內(nèi)部存儲(chǔ)的方式是不同的，整數(shù)運(yùn)算永遠(yuǎn)是精確的而浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算則可能會(huì)有四舍五入的誤差。

python怎么輸出浮點(diǎn)數(shù)

python提供了三種浮點(diǎn)值：內(nèi)置的float與complex類型，以及標(biāo)準(zhǔn)庫的decimal.Decimal類型。

float類型存放雙精度的浮點(diǎn)數(shù)，具體取值范圍依賴于構(gòu)建python的c編譯器，由于精度受限，進(jìn)行相等性比較不可靠。

如果需要高精度，可使用decimal模塊的decimal.Decimal數(shù)，這種類型可以準(zhǔn)確的表示循環(huán)小數(shù)，但是處理速度較慢，適合于財(cái)政計(jì)算。

相關(guān)推薦：《Python基礎(chǔ)教程》

簡(jiǎn)單函數(shù)比較floatS是否相等：

def equal_float(a,b):

return abs(a-b)=sys.float_info.epsilon

其中sys.float_info.epsilon是機(jī)器可以區(qū)分出的兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的最小區(qū)別

math模塊提供了許多可用于floatS的函數(shù)：

math.pi:常量3.1415926

math.pow(x,y):x的y次冪（浮點(diǎn)值）

……………….

使用math時(shí)先用import math導(dǎo)入該模塊

十進(jìn)制數(shù)字

decimal模塊可以提供固定的十進(jìn)制數(shù)，精度可以自己定。要?jiǎng)?chuàng)建Decimal，要先用import decimal導(dǎo)入模塊。

十進(jìn)制數(shù)是用decimal.Decimal()函數(shù)創(chuàng)建的，該函數(shù)可以接受一個(gè)整數(shù)或字符串作為參數(shù)，但不能以浮點(diǎn)數(shù)作參數(shù)。如果用字符串作為參數(shù)，可以使用簡(jiǎn)單的十進(jìn)制數(shù)表示或指數(shù)表示，另外，decimal.Decimal的精確表述方式可以可靠的進(jìn)行相等性比較。

（python3.1開始,使用decimal.Decimal from-float()函數(shù)將floats轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)，以float型數(shù)作為參數(shù)，并返回與該float最為接近的decimal.Decimal）

Python中的浮點(diǎn)數(shù)原理與運(yùn)算分析

Python中的浮點(diǎn)數(shù)原理與運(yùn)算分析

本文實(shí)例講述了Python中的浮點(diǎn)數(shù)原理與運(yùn)算。分享給大家供大家參考，具體如下：

先看一個(gè)違反直覺的例子：

s = 0.

for i in range(10): s += .1

s

0.9999999999999999

# 錯(cuò)誤被累加

再看一個(gè)更為普遍，直接影響判斷邏輯的例子：

from math import sqrt

a = sqrt(2)

a*a == a

False

之所以會(huì)出現(xiàn)以上的結(jié)果，在于 Python （更準(zhǔn)確地說是計(jì)算機(jī)硬件體系結(jié)構(gòu)）對(duì)浮點(diǎn)數(shù)的表示，我們來看計(jì)算機(jī)（基于二進(jìn)制）對(duì)十進(jìn)制小數(shù) 0.1 的表示，十進(jìn)制小數(shù)向二進(jìn)制小數(shù)轉(zhuǎn)換的方法請(qǐng)見 Python十進(jìn)制小數(shù)與二進(jìn)制小數(shù)相互轉(zhuǎn)換。將十進(jìn)制小數(shù) 0.1 轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制時(shí)的結(jié)果為 0.0001100110011001....，無限循環(huán)，計(jì)算機(jī)無法展示無限的結(jié)果，只能對(duì)結(jié)果進(jìn)行截?cái)?，這是浮點(diǎn)數(shù)精度問題的根源。

“==” on floats

基于以上的考慮，當(dāng)我們進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)的相等比較時(shí)，要特別小心，直接使用 == 是有問題的，一種通用的做法即是，不是檢測(cè)浮點(diǎn)數(shù)是否相等，而是檢測(cè)二者是否足夠接近，

a = sqrt(2)

abs(a*a-2) epsilon

# 判斷是否小于某一小量

本文名稱：python浮點(diǎn)函數(shù),python 浮點(diǎn)數(shù)
當(dāng)前網(wǎng)址：http://m.rwnh.cn/article40/phjceo.html

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