Python 将浮点限制为两个小数点

我希望

a

四舍五入到13.95

该函数的工作方式与我预期的不同。

您遇到的是浮点数字，并非所有数字都可以精确表示。命令行只是显示内存中的完整浮点形式

使用浮点表示法时，舍入的版本是相同的数字。由于计算机是二进制的，它们将浮点数存储为整数，然后将其除以二的幂，因此13.95将以类似于125650429636838/（2**53）的方式表示

双精度数字具有53位（16位）的精度，常规浮点数具有24位（8位）的精度。用于存储值的

比如说,

>>> 125650429603636838/(2**53)
13.949999999999999

>>> 234042163/(2**24)
13.949999988079071

>>> a = 13.946
>>> print(a)
13.946
>>> print("%.2f" % a)
13.95
>>> round(a,2)
13.949999999999999
>>> print("%.2f" % round(a, 2))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(a))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(round(a, 2)))
13.95
>>> print("{:.15f}".format(round(a, 2)))
13.949999999999999

如果仅在小数点后两位（例如，显示货币值），则有两个更好的选择：

使用整数并以美分（而不是美元）存储值，然后除以100转换为美元

或者使用固定点数，如

---

您可以修改输出格式：

>>> a = 13.95
>>> a
13.949999999999999
>>> print "%.2f" % a
13.95

---

它完全按照你告诉它的去做，并且工作正常。请阅读更多有关对象的信息，或者尝试使用对象。

大多数数字不能用浮点数精确表示。如果你想对数字进行四舍五入，因为这是你的数学公式或算法所要求的，那么你需要使用四舍五入。如果您只是想将显示限制在某个精度，那么甚至不要使用round，只需将其格式化为该字符串即可。（如果要使用其他舍入方法显示，并且有吨，则需要混合使用这两种方法。）

---

最后，也许最重要的是，如果你想要精确的数学，那么你根本就不想要浮点数。通常的例子是处理金钱和将“美分”存储为整数。

Python教程有一个附录，名为。读一下。它解释了正在发生的事情以及Python为什么会做到最好。它甚至有一个与你的例子相匹配的例子。让我引述一点：

您可能会尝试使用

round（）

函数将其切回单个 你期望的数字。但这并不重要 区别：

>>> round(0.1, 1)
0.10000000000000001

问题是二进制文件 为

“0.1”

已经是最好的二进制文件了 近似于

1/10

，因此尝试 再绕一圈也不能让它变得更好： 这已经是最好的了

另一个结果是因为

0.1

不完全是

1/10

，求和10

0.1

的值可能无法精确生成

1.0

，或者：

>>> sum = 0.0
>>> for i in range(10):
...     sum += 0.1
...
>>> sum
0.99999999999999989

---

解决您的问题的另一种方法是使用该模块。

有新的格式规范：

您可以执行以下操作：

"{:.2f}".format(13.949999999999999)

注意1:上面返回一个字符串。为了获得浮点值，只需使用

float（…）

：

注意2:使用

float（）包装不会改变任何内容：

>>> x = 13.949999999999999999
>>> x
13.95
>>> g = float("{:.2f}".format(x))
>>> g
13.95
>>> x == g
True
>>> h = round(x, 2)
>>> h
13.95
>>> x == h
True

请尝试以下代码：

>>> a = 0.99334
>>> a = int((a * 100) + 0.5) / 100.0 # Adding 0.5 rounds it up
>>> print a
0.99

对于Python<3（例如2.6或2.7），有两种方法可以做到这一点

# Option one 
older_method_string = "%.9f" % numvar

# Option two (note ':' before the '.9f')
newer_method_string = "{:.9f}".format(numvar)

但是请注意，对于3以上的Python版本（例如3.2或3.3），选项二是

有关选项二的更多信息，我建议在上链接

有关选项一的更多信息

参考：
为了修复Python和JavaScript等类型动态语言中的浮点，我使用了这种技术

# For example:
a = 70000
b = 0.14
c = a * b

print c # Prints 980.0000000002
# Try to fix
c = int(c * 10000)/100000
print c # Prints 980

您还可以使用十进制，如下所示：

from decimal import *
getcontext().prec = 6
Decimal(1) / Decimal(7)
# Results in 6 precision -> Decimal('0.142857')

getcontext().prec = 28
Decimal(1) / Decimal(7)
# Results in 28 precision -> Decimal('0.1428571428571428571428571429')

我觉得最简单的方法是使用
format（）
函数

例如：

a = 13.949999999999999
format(a, '.2f')

13.95

这将生成一个四舍五入到两个小数点的字符串形式的浮点数。
要将数字四舍五入到一个分辨率，最好的方法是使用以下方法，可以使用任何分辨率（0.01表示两个小数点或甚至其他步骤）：

我使用的方法是字符串切片。这是相对快速和简单的

首先，将浮点值转换为字符串，然后选择希望的长度

float = str(float)[:5]

在上面的一行中，我们将值转换为字符串，然后仅保留字符串的前四位数字或字符（包括）

希望有帮助
 TLDR；）
Python 2.7.0和3.1最终解决了输入/输出的舍入问题

正确舍入的数字可以可逆地来回转换：

str->float（）->repr（）->float（）…
或
Decimal->float->str->Decimal


存储不再需要十进制类型


（当然，可能需要对四舍五入数字的加减结果进行四舍五入，以消除累积的最后一位错误。显式十进制算法仍然很方便，但通过
str（）
（即四舍五入到12个有效数字）转换为字符串如果不需要极端精度或连续算术运算的极端次数，则通常足够好。）

无限测试：

import random
from decimal import Decimal
for x in iter(random.random, None):           # Verify FOREVER that rounding is fixed :-)
    assert float(repr(x)) == x                # Reversible repr() conversion.
    assert float(Decimal(repr(x))) == x
    assert len(repr(round(x, 10))) <= 12      # Smart decimal places in repr() after round.
    if x >= 0.1:                              # Implicit rounding to 12 significant digits
        assert str(x) == repr(round(x, 12))   # by str() is good enough for small errors.
        y = 1000 * x                             # Decimal type is excessive for shopping
        assert str(y) == repr(round(y, 12 - 3))  # in a supermaket with Python 2.7+ :-)

value = 2.34558
precision = 2
width = 4

print(f'result: {value:{width}.{precision}f}')

随机导入
从十进制输入十进制
对于iter中的x（random.random，None）：#永远验证舍入是固定的：-）
断言浮点（repr（x））==x#可逆repr（）转换。
断言浮点（十进制（repr（x））==x
断言len（repr（舍入（x，10）））=0.1:#隐式舍入到12位有效数字
assert str（x）=repr（round（x，12））#by str（）对于小错误来说已经足够好了。
y=1000*x#对于购物来说，十进制类型太多了
assert str（y）=repr（round（y，12-3））#在使用Python 2.7+的超级市场中：-）

文档
见第四段：

在大多数平台上，浮点数和字符串之间的转换现在已正确舍入。这些转换发生在许多不同的地方：浮点数和复数上的str（）；浮华与复杂
a = 13.949999999999999
format(a, '.2f')

13.95

>>> import numpy as np
>>> value = 13.949999999999999
>>> resolution = 0.01
>>> newValue = int(np.round(value/resolution))*resolution
>>> print newValue
13.95

>>> resolution = 0.5
>>> newValue = int(np.round(value/resolution))*resolution
>>> print newValue
14.0

float = str(float)[:5]

import random
from decimal import Decimal
for x in iter(random.random, None):           # Verify FOREVER that rounding is fixed :-)
    assert float(repr(x)) == x                # Reversible repr() conversion.
    assert float(Decimal(repr(x))) == x
    assert len(repr(round(x, 10))) <= 12      # Smart decimal places in repr() after round.
    if x >= 0.1:                              # Implicit rounding to 12 significant digits
        assert str(x) == repr(round(x, 12))   # by str() is good enough for small errors.
        y = 1000 * x                             # Decimal type is excessive for shopping
        assert str(y) == repr(round(y, 12 - 3))  # in a supermaket with Python 2.7+ :-)

>>> round(14.22222223, 2)
14.22

print"{:.2f}".format(a)

print"{0:.2f}".format(a)

orig_float = 232569 / 16000.0

short_float = float("{:.2f}".format(orig_float)) 

>>> f'{a:.2f}'

>>> print(f'Completed in {time.time() - start:.2f}s')

value = 2.34558
precision = 2
width = 4

print(f'result: {value:{width}.{precision}f}')

a = 13.949999999999999
output = float("%0.2f"%a)
print output

from decimal import Decimal


def round_float(v, ndigits=2, rt_str=False):
    d = Decimal(v)
    v_str = ("{0:.%sf}" % ndigits).format(round(d, ndigits))
    if rt_str:
        return v_str
    return Decimal(v_str)

Python 3.6.1 (default, Dec 11 2018, 17:41:10)
>>> round_float(3.1415926)
Decimal('3.14')
>>> round_float(3.1445926)
Decimal('3.14')
>>> round_float(3.1455926)
Decimal('3.15')
>>> round_float(3.1455926, rt_str=True)
'3.15'
>>> str(round_float(3.1455926))
'3.15'

   d.quantize(Decimal('0.01'))

    def round_decimal(number, exponent='0.01'):
        decimal_value = Decimal(number)
        return decimal_value.quantize(Decimal(exponent))

    def round_decimal(number, decimal_places=2):
        decimal_value = Decimal(number)
        return decimal_value.quantize(Decimal(10) ** -decimal_places)

print(format(14.4499923, '.2f')) // output is 14.45

arred = lambda x,n : x*(10**n)//1/(10**n)

arred(3.141591657,2)

3.14

Python 3.7.3
>>> from decimal import Decimal
>>> d1 = Decimal (13.949999999999999) # define a Decimal
>>> d1 
Decimal('13.949999999999999289457264239899814128875732421875')
>>> d2 = round(d1, 2) # round to 2 decimals
>>> d2
Decimal('13.95')

import decimal
        
def value_to_decimal(value, decimal_places):
    decimal.getcontext().rounding = decimal.ROUND_HALF_UP  # define rounding method
    return decimal.Decimal(str(float(value))).quantize(decimal.Decimal('1e-{}'.format(decimal_places)))

x = 1.090675765757
g = float("{:.2f}".format(x))
print(g)

x = 1.090675765757
g =  round(x, 2)
print(g)

float_number = 12.234325335563
round(float_number, 2)

12.23

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

# amount can be integer, string, tuple, float, or another Decimal object
def to_money(amount) -> Decimal:
    money = Decimal(amount).quantize(Decimal('.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)
    return money