python3里的四舍五入、numpy包里的四舍五入以及python里格式化输出

本文详细介绍了Python3中使用round()函数进行四舍五入的方法,包括基本用法、处理负数位数及NumPy数组的四舍五入。同时,对比了round()与format()函数在格式化输出上的应用,帮助读者理解如何精确控制数值显示。

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一. python3里的四舍五入函数

对于简单的舍入运算,使用内置的 round(value, ndigits) 函数即可。
如果不指定ndigits,则返回整型,否则返回浮点型:比如:

print(round(1.23))  			# 1
print(type(round(1.23)))		# <class 'int'>
	
print(round(1.23, 0))			# 1.0
print(type(round(1.23, 0)))		# <class 'float'>

print(round(1.23, 1))			# 1.2
print(type(round(1.23, 1)))		# <class 'float'>

print(round(1.27, 1))			# 1.3
print(type(round(1.27, 1)))		# <class 'float'>

print(round(-1.27, 1))			# -1.3
print(type(round(-1.27, 1)))	# <class 'float'>

print(round(3.1415, 3))			# 3.142
print(type(round(3.1415, 3)))	# <class 'float'>

传给 round() 函数的 ndigits 参数可以是负数,这种情况下, 舍入运算会作用在十位、百位、千位等上面。比如:

print(round(1627731, -1))			# 1627730
print(round(1627735, -1))			# 1627740
print(round(1627731, -2))			# 1627700
print(round(1627731, -3))			# 1628000
print(round(1627731.123, -1))		# 1627730.0
print(round(1627731.56, -2))		# 1627700.0

numpu数组的四舍五入

在数据处理的时候常常会用到 四舍五入,有时候需要精确到十分位,有时候需要精确到十位,这时候可以用round(number, decimal=’?’)来实现,decimal 就是控制小数点移动的位数。具体如下:

import numpy as np
a = np.array([1.136, 2.317, 2.65964, 123.3356, 4.61475])
print(np.round(a))
print(np.round(a, decimals=1))
print(np.round(a, decimals=2))
print(np.round(a, decimals=-1))

运行结果:

[  1.   2.   3. 123.   5.]
[  1.1   2.3   2.7 123.3   4.6]
[  1.14   2.32   2.66 123.34   4.61]
[  0.   0.   0. 120.   0.]

三. python3里的格式化输出

不要将舍入和格式化输出搞混淆了。 如果只是简单的输出一定宽度的数,则不需要使用 round() 函数。 只需要使用format()函数进行格式化并指定精度。比如:

x = 3.1415926
print(format(x, '5.2f'))
print(format(x, '4.0f'))
print(format(x, '6.3f'))
print(format(x, '3.3f'))
print(format(x, '0.3f'))
print('value is {:0.4f}'.format(x))

输出结果:
在这里插入图片描述
注意: 关于格式化输出:

  1. 先考小数点部分
  2. 再考虑整数部分

例如:C语言中 printf(%3.2f,sum),python中的格式化输出也是类似。

f 代表sum应以“小数”的格式输出,“3”在小数输出中表示“最少输出的字符数为3(少于此数,在前加空格,多了原样输出”,“. 2”在小数的输出中则表示“小数点后输出的最多字符数,少了加0,多则四五入”……例:原数sum若为123.4567 则输出的结果就应是“123.46”……

<think>好的,我现在需要回答用户的问题:“Python怎么截取小数点后几位,不需要四舍五入。”用户之前已经询问过如何比较浮点数的小数点前几位,现在转向如何截取而不四舍五入。我需要确保回答准确且详细,同时提供多种方法,并指出可能的注意事项。 首先,用户明确要求截取而非四舍五入。在之前的对话中,我提到了使用round函数和截断方法,用户现在可能希望更深入了解截断的具体实现。因此,我需要重点讲解如何截断小数,避免四舍五入的影响。 接下来,我需要考虑不同的方法来实现这一点。常见的方法包括字符串处理、数学运算截断、decimal模块以及使用numpy库。每种方法都有其优缺点,需要逐一分析。例如,字符串方法简单但可能有精度问题,数学方法直接但需要注意浮点数的精度问题,decimal模块适合高精度计算,而numpy适合处理数组。 然后,我需要详细说明每种方法的步骤,并给出示例代码。例如,对于数学运算方法,可以将数字乘以10的n次方,取整后再除以10的n次方。但需要注意,浮点数在计算机中的表示可能导致精度丢失,比如0.1无法精确表示。因此,可能需要使用整数运算来避免这个问题。 另外,用户可能对decimal模块感兴趣,因为它提供了精确的十进制运算。需要解释如何设置精度,并展示如何截断而不四舍五入。同时,提醒用户在处理金融等需要高精度的场景时使用decimal模块会更可靠。 还要考虑到用户可能不太熟悉某些库,比如numpy,因此需要简要说明安装和使用方法,但也指出如果不需要处理大量数据,可能不需要引入额外依赖。 在注意事项部分,需要强调浮点数的精度问题,截断后的类型可能仍然是浮点数,导致末尾出现非零的小数,以及高精度需求的建议。这些信息能帮助用户避免常见的陷阱。 最后,总结不同方法的适用场景,帮助用户根据具体需求选择最合适的方法。例如,简单场景用字符串或数学方法,高精度用decimal,大数据处理用numpy。 需要确保语言简洁明了,代码示例正确,并且覆盖用户可能的需求。同时,避免使用过于专业的术语,保持易懂。</think>在 Python 中截取小数点后几位且**不四舍五入**,可以通过以下方法实现。这些方法会直接丢弃多余的小数位,而非进行舍入操作。 -- ### **方法一:字符串截断法(简单但非数值操作)** 通过字符串格式化和切片直接截断小数位: ```python def truncate_str(num, digits): # 将数值转为字符串,按小数点分割后截断 parts = str(num).split(&#39;.&#39;) if len(parts) == 1: return float(parts[0]) # 无小数部分 else: return float(parts[0] + "." + parts[1][:digits]) # 截断小数位 num = 3.1415926 result = truncate_str(num, 3) # 截取3位小数 print(result) # 输出3.141 ``` ⚠️ **注意**:字符串操作可能因浮点数的精度表示问题失效(如 `0.1` 实际存储为 `0.1000000000000001`)。 --- ### **方法二:数学运算截断法(推荐)** 通过数学运算直接截断多余小数位: ```python def truncate_math(num, digits): scale = 10 ** digits return int(num * scale) / scale # 乘缩放系数 → 取整 → 恢复缩放 num = 3.1415926 result = truncate_math(num, 3) # 截取3位小数 print(result) # 输出3.141 ``` **原理**: 1. 将数值放大 `10^digits` 倍(如保留3位小数 → 放大1000倍)。 2. 使用 `int()` 直接取整,丢弃小数部分。 3. 再缩小 `10^digits` 倍,恢复数值。 --- ### **方法三:`decimal` 模块(高精度场景)** Python 的 `decimal` 模块支持精确截断,适用于金融、科学计算等场景: ```python from decimal import Decimal, ROUND_DOWN def truncate_decimal(num, digits): # 将输入转为字符串以避免浮点误差 num_str = str(num) context = Decimal(num_str) return float(context.quantize(Decimal(&#39;1e-{}&#39;.format(digits)), rounding=ROUND_DOWN)) num = 3.1415926 result = truncate_decimal(num, 3) # 截取3位小数 print(result) # 输出3.141 ``` **优势**: - 完全避免浮点数的二进制表示误差。 - 支持高精度计算。 --- ### **方法四:`numpy` 库(批量处理数组)** 若需处理大量数值,可使用 `numpy` 的截断函数: ```python import numpy as np num = 3.1415926 truncated = np.trunc(num * 1000) / 1000 # 截取3位小数 print(truncated) # 输出3.141 ``` -- ### **注意事项** 1. **浮点数精度问题**: 浮点数在计算机中以二进制存储,部分十进制小数无法精确表示(如 `0.1` 实际存储为 `0.1000000000000001`)。若需要严格精确的截断,优先使用 `decimal` 模块。 2. **返回值类型**: 上述方法返回的均为 `float` 类型,末尾可能因精度问题出现非零值(如 `3.140000000000001`)。若需字符串形式结果,可结合格式化输出: ```python num = 3.1415926 truncated = truncate_math(num, 3) formatted = "{:.3f}".format(truncated) # 格式化3位小数字符串 print(formatted) # 输出3.141 ``` 3. **高精度需求**: 若对精度要求极高(如财务计算),建议全程使用 `decimal` 模块,避免使用 `float`。 -- ### **总结** - **简单场景**:使用 `truncate_math` 数学方法(代码简洁,性能高)。 - **高精度需求**:使用 `decimal` 模块(避免浮点误差)。 - **批量处理**:使用 `numpy`(适合数组操作)。 按需选择方法即可实现不四舍五入的小数截断!
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