print("Rounded number using banker's rounding:", rounded_num) 在这个示例中,2.5 四舍五入的结果为 2,而不是 3。 向上或向下舍入 可以使用正负号来控制 ndigits 参数,以指定向上或向下舍入。 num = 10.4 rounded_down = round(num, -1) # 向下舍入 rounded_up = round(num, 1) # 向上舍入 pri...
The ROUND_CEILING method from the Decimal module will also allow for rounding up a number to a higher integer. # Import the Decimal class and the ROUND_CEILING rounding mode from the decimal module from decimal import Decimal, ROUND_CEILING # Create a Decimal object from a string representation...
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP number = Decimal("3.14159")rounded_number = number.quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)print(rounded_number) # 输出: 3.14 D. 第三方库 库如 NumPy 描述：对于科学计算和大量数据处理，使用如 NumPy 这样的第三方库可以更高效地处理数组中...
4. 使用Decimal类 decimal模块提供了精确的十进制浮点运算，并且可以通过quantize()方法指定小数位数。fromdecimalimportDecimal, ROUND_HALF_UPnumber = Decimal("3.1415926")rounded_number = number.quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)print(rounded_number)这将输出：3.14，如下所示呀。5. 使用...
代码解释:Decimal('0.00')指定保留两位小数的意思,rounding指定进位方式,注意第三行代码返回的是一个decimal.Decimal对象,并不是一个字符串对象。ROUND_HALF_UP表示Round to nearest with ties going away from zero的进位方式,即真正的四舍五入。 注意,Decimal是可以接受浮点数为参数的,我们来看一下: ...
如果科学记数表示法在应用中不是一种负担的话,可以考虑定义为浮点类型。 这里我们提供了一个工具类,定义浮点数的加、减、乘、除和四舍五入等运算方法。以供参考。...计算结果是精确的,不需要舍入模式 static int ROUND_UP Rounding mode to round away from zero. 向远离0的方向舍入...
format_str ='{:.nf}'.replace('n', str(n))#制作保留小数位的目标格式 比如 0.00decimal_format_str =format_str.format(0)#将小数点转换成字符串,这样可以提高精确度de =str(de)#选用rounding#ROUND_HALF_UP 是 四舍五入法#ROUND_HALF_EVEN 是 四舍六入五成双rounding =ROUND_HALF_UPifnotup:...
小数类型的 可以实现向下取整、四舍五入、向上取整 功能。 先看界面测试效果: 小数1.0 向下取整1.0、四舍五入1.0、向上取整1.0 小数1.1 向下取整1.0、四舍五入1.0、向上取整2.0 小数1.5 向下取整1.0、四舍五入2.0、向上取整2.0 小数1.99 向下取整1.0、四舍五入2.0、向上取整2.0 ...
This method is commonly used in mathematical applications, for example in accounting. It is the one generally taught in elementary mathematics classes.[citation needed]This method is also known asAsymmetric Arithmetic RoundingorRound-Half-Up (Asymmetric Implementation) ...
That is, 56 is the only value forNthat leavesJwith exactly 53 bits. The best possible value forJis then that quotient rounded: >>> >>>q,r=divmod(2**56,10)>>>r6 Since the remainder is more than half of 10, the best approximation is obtained by rounding up: ...