我希望a四舍五入到13.95。我试过用圆形,但我得到:
>>> a
13.949999999999999
>>> round(a, 2)
13.949999999999999
有关标准库Decimal类的类似问题,请参阅How can I format a Decimal to always show 2 Decimal places?。
我希望a四舍五入到13.95。我试过用圆形,但我得到:
>>> a
13.949999999999999
>>> round(a, 2)
13.949999999999999
有关标准库Decimal类的类似问题,请参阅How can I format a Decimal to always show 2 Decimal places?。
当前回答
我使用的方法是字符串切片。它相对快速和简单。
首先,将浮点数转换为字符串,然后选择您希望的长度。
float = str(float)[:5]
在上面的单行中,我们将值转换为字符串,然后将字符串仅保留为其前四位数字或字符(包括)。
希望这有帮助!
其他回答
只需使用此函数并将字节作为输入传递给它:
def getSize(bytes):
kb = round(bytes/1024, 4)
mb = round(kb/1024, 4)
gb = round(mb/1024, 4)
if(gb > 1):
return str(gb) + " GB"
elif(mb > 1):
return str(mb) + " MB"
else:
return str(kb) + " KB"
这是将数据大小从字节动态转换为KB、MB或GB的最简单方法。
对于原始Python:
对于浮点到字符串转换的2个小数点:
a = 13.949999999999999
format(a, '.2f')
对于浮点到浮点转换的2个小数点:
a = 13.949999999999999
round(float(a), 2)
or
float(format(a, '.2f'))
你遇到了一个关于浮点数的老问题,不是所有的数字都能精确表示。命令行只是显示内存中的完整浮点形式。
对于浮点表示法,舍入版本是相同的数字。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2的幂,因此13.95将以类似于125650429603636838/(2**53)的方式表示。
双精度数字的精度为53位(16位),常规浮点数的精度为24位(8位)。Python中的浮点类型使用双精度来存储值。
例如
>>> 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
如果您只在小数点后两位(例如显示货币值),那么您有两个更好的选择:
使用整数并以美分而非美元存储值,然后除以100转换为美元。或者使用小数等固定点数。
我看到的答案对浮点数(52.15)不起作用。经过一些测试,我使用的解决方案是:
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)))
(将“value”转换为float和string非常重要,这样一来,“value”可以是float、decimal、integer或string类型!)
希望这对任何人都有帮助。
要将一个数字舍入为一个分辨率,最好的方法是以下方法,该方法可以适用于任何分辨率(两个小数或甚至其他步长为0.01):
>>> 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