Python 中关于 round 函数的小坑

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Python 中关于 round 函数的小坑

分类 编程技术

这个一直都想写,但是因为这个点比较小,所以一直懒得动手。不过还是补上吧,留着早晚是个祸害。

round函数很简单,对浮点数进行近似取值,保留几位小数。比如:

>>> round(10.0/3, 2)
3.33
>>> round(20/7)
3

第一个参数是一个浮点数,第二个参数是保留的小数位数,可选,如果不写的话默认保留到整数。

这么简单的函数,能有什么坑呢?

1、round的结果跟python版本有关

我们来看看python2和python3中有什么不同:

$ python
Python 2.7.8 (default, Jun 18 2015, 18:54:19) 
[GCC 4.9.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> round(0.5)
1.0

$ python3
Python 3.4.3 (default, Oct 14 2015, 20:28:29) 
[GCC 4.8.4] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> round(0.5)
0

好玩吗?

如果我们阅读一下python的文档,里面是这么写的:

在python2.7的doc中,round()的最后写着,"Values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding is done away from 0." 保留值将保留到离上一位更近的一端(四舍六入),如果距离两端一样远,则保留到离0远的一边。所以round(0.5)会近似到1,而round(-0.5)会近似到-1。

但是到了python3.5的doc中,文档变成了"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." 如果距离两边一样远,会保留到偶数的一边。比如round(0.5)和round(-0.5)都会保留到0,而round(1.5)会保留到2。

所以如果有项目是从py2迁移到py3的,可要注意一下round的地方(当然,还要注意/和//,还有print,还有一些比较另类的库)。

>>> round(2.675, 2)
2.67

python2和python3的doc中都举了个相同的例子,原文是这么说的:

Note

The behavior of round() for floats can be surprising: for example, round(2.675, 2) gives 2.67 instead of the expected 2.68. This is not a bug: it’s a result of the fact that most decimal fractions can’t be represented exactly as a float. See Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations for more information.

简单的说就是,round(2.675, 2) 的结果,不论我们从python2还是3来看,结果都应该是2.68的,结果它偏偏是2.67,为什么?这跟浮点数的精度有关。我们知道在机器中浮点数不一定能精确表达,因为换算成一串1和0后可能是无限位数的,机器已经做出了截断处理。那么在机器中保存的2.675这个数字就比实际数字要小那么一点点。这一点点就导致了它离2.67要更近一点点,所以保留两位小数时就近似到了2.67。

以上。除非对精确度没什么要求,否则尽量避开用round()函数。近似计算我们还有其他的选择:

  • 使用math模块中的一些函数,比如math.ceiling(天花板除法)。
  • python自带整除,python2中是/,3中是//,还有div函数。
  • 字符串格式化可以做截断使用,例如 "%.2f" % value(保留两位小数并变成字符串……如果还想用浮点数请披上float()的外衣)。
  • 当然,对浮点数精度要求如果很高的话,请用嘚瑟馍,不对不对,请用decimal模块。

就酱。

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