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小数选项大于 2 的 python np.round()

coder 2023-08-22 原文

Python 有默认的 round() 函数，但我用 cython 编程，想用 numpy 函数替换 pythonic 代码。但是，在终端中进行实验时，我得到了以下结果。

>>> np.around(1.23456789)
1.0
>>> np.around(1.23456789, decimals=0)
1.0
>>> np.around(1.23456789, decimals=1)
1.2
>>> np.around(1.23456789, decimals=2)
1.23
>>> np.around(1.23456789, decimals=3)
1.2350000000000001
>>> np.around(1.23456789, decimals=4)
1.2345999999999999

这有点奇怪，我仍然想要以下“期望的”结果:

>>> round(1.23456789,3)
1.235
>>> round(1.23456789,4)
1.2346

最佳答案

问题是 float 的二进制表示不能准确表示大多数十进制数。例如，最接近 1.235 的两个值是:

  • 1.2350000000000000976996261670137755572795867919921875
  • 1.234999999999999875655021241982467472553253173828125

因为第一个更接近期望值，所以它是你得到的。

当您让 Python 环境显示 float 时，它会使用 __repr__ 转换函数来显示足够的数字以明确识别该数字。如果您改用 __str__ 转换，它应该将数字四舍五入到合理的位数。至少那是内置的 float 类型所做的，我假设 numpy 的工作方式相同。 print 函数默认调用 __str__，所以试试这个:

print np.around(1.23456789, decimals=3)

对于绝对需要小数精度的应用程序，可以使用 decimal module 。它还可以进行舍入。

关于小数选项大于 2 的 python np.round()，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22261843/

pythonroundcode1.2345678923456789numpycythonrounding

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