round 的规则

在python中round 是用于计算小数位截取的功能,如果保留12.34 小数点后一位,round(12.34,1)或round(12.34),得到12.3,一般是4舍6六入,这个固定的规则,当截取的后一位是5的时候,要看计算机的浮点数值保存方式,在python 中,取决于计算机浮点的保存的值有没有比要计算的值大,有的话,就是入1,没有就舍弃,比如:

from decimal import Decimal
Decimal(12.55)

输出值可能是这样Decimal('12.550000000000000710542735760100185871124267578125')

所以,round(12.55,1) 得到的值是12.6

但是

Decimal(1.25)

输出值是Decimal('1.25')

所以round(1.25,1) 的到的值就是1.2

再来一个计算机存值比显示的值小的

Decimal(1.45)

输出值是Decimal('1.4499999999999999555910790149937383830547332763671875')

所以round(1.45,1) 是1.4

 

### Python中`round`函数的用法及保留两位小数的关系 在Python中,`round`函数用于对浮点数进行四舍五入操作。其基本语法为 `round(number, ndigits)`,其中 `number` 是需要处理的数值,`ndigits` 是可选参数,表示保留的小数位数[^1]。 #### 基本用法示例 以下代码展示了如何使用 `round` 函数保留两位小数: ```python value = 3.14159 rounded_value = round(value, 2) print(rounded_value) # 输出: 3.14 ``` #### 四舍五入规则 `round` 函数遵循四舍五入规则,即当小数部分接近中间值时,会将结果调整为最接近的偶数[^4]。例如: ```python print(round(2.675, 2)) # 输出: 2.67 print(round(1.5)) # 输出: 2 print(round(0.5)) # 输出: 0 ``` 需要注意的是,某些情况下由于浮点数的存储方式,可能会导致意外的结果。例如,`round(2.675, 2)` 的结果为 `2.67` 而不是 `2.68`,这是因为大多数十进制小数实际上都不能以浮点数精确地表示[^5]。 #### 版本差异 在不同的Python版本中,`round` 函数的行为可能略有不同。例如,在Python 2中,`round` 函数返回一个浮点数,而在Python 3中,如果未指定 `ndigits` 参数,则返回一个整数[^1]。 #### 示例代码 以下代码演示了 `round` 函数在不同情况下的表现: ```python # 保留两位小数 print(round(3.14159, 2)) # 输出: 3.14 # 不指定小数位数 print(round(10.7)) # 输出: 11 (Python 3 返回整数) # 四舍五入到偶数 print(round(0.5)) # 输出: 0 print(round(1.5)) # 输出: 2 ``` ### 注意事项 尽管 `round` 函数简单易用,但在涉及金融计算或高精度需求时,建议使用 `decimal` 模块以避免浮点数精度问题。
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