上面的甘特图展示了 ROUND_HALF_EVEN 和 ROUND_HALF_DOWN 两种舍入模式的比较,可以清晰地看到它们在不同情况下的舍入行为。 状态图示例 接下来使用状态图来展示 ROUND_HALF_EVEN 和 ROUND_HALF_DOWN 两种舍入模式的状态转换: 5not 5not 5ROUND_HALF_EVENROUND_HALF_DOWN 上面的状态图展示了 ROUND_HALF_EVEN ...
importrandomfromdecimalimportDecimal, ROUND_HALF_UP, ROUND_HALF_EVEN#使用 decimal 模块进行 四舍五入法defsi_wu_decimal(de, n, up=True):#制作formatformat_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...
ROUND_HALF_EVEN实际上就是奇进偶舍!如果要指定真正的四舍五入,那么我们需要在quantize中指定进位方式为ROUND_HALF_UP: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>from decimalimportDecimal,ROUND_HALF_UP>>>Decimal('0.375').quantize(Decimal('0.00'),rounding=ROUND_HALF_UP)Decimal('0.38')>...
5) ROUND_HALF_EVEN 向最接近的近似值靠近;两边相等时,前面是奇数进位,偶数不进位 代码语言:txt AI代码解释 >>> tc.rounding = decimal.ROUND_EVEN >>> tc.create_decimal(‘1.12346’) Decimal('1.1235') # 两端不相等,为4舍6入 >>> tc.create_decimal(‘-1.12346’) Decimal('-1.1235') # 两端不相...
Python2 中,round()的结果就是我们所理解的四舍五入,round(1.5)=2,round(2.5)=3。 Python3 中,round()有较大改动,round(1.5)=2,而round(2.5)仍然等于2,只有round(2.6)才等于3,这是为什么呢? 解决方案 原来Python2 的round()是四舍五入,而 Python3 的round()为四舍六入五成双,即高位为单数则进1...
__round__(ndigits) if ndigits < 0: raise NotImplementedError('negative ndigits not supported yet') exponent = Decimal('10') ** (-ndigits) d = Decimal.from_float(number).quantize(exponent, rounding=ROUND_HALF_EVEN) if return_int: return int(d) else: return float(d) ...
ROUND_UP 和 ROUND_DOWN:UP始终进位,DOWN始终不会进位。。 正数部分后面数大于5的情况: input: y= Decimal('3.1415926535') + Decimal('2.7182818285')printyprinty.quantize(Decimal('1.0000'), ROUND_HALF_EVEN)printy.quantize(Decimal('1.0000'), ROUND_HALF_DOWN)printy.quantize(Decimal('1.0000'), ROUND_...
上述示例演示了如何使用默认的ROUND_HALF_EVEN 舍入规则。 舍入规则有很多种,Decimal 模块提供了所有舍入规则。例如: >>> import decimal >>> total_amount.quantize(penny, decimal.ROUND_UP) Decimal('3.17') 本示例显示了使用另一种不同的舍入规则的结果。
>> from decimal import *>>> getcontext()Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags= 从上面的结果中我们可以看到prec=28,这就是默认的精度,我们可以使用getcontext().prec = xxx来重新设置精度。接下来通过具体示例看一下。
当需要对数值进行近似处理时，Python提供了几个常用的函数，包括round、math.floor和math.ceil。这些函数可以根据需要对数值进行四舍五入、向下取整和向上取整。当需要进行精确计算而不希望出现浮点数误差时，可以使用Python的decimal模块。该模块提供了高精度的十进制数值操作。下面是关于这些函数的介绍和示例：1. round...