我想将a四舍五入为13.95。我尝试使用round，但是我得到的结果是：
>>> a
13.949999999999999
>>> round(a, 2)
13.949999999999999
如果您遇到了标准库Decimal类的类似问题，请参见如何格式化小数以始终显示2个小数位？。
将浮点数限制在两位小数。
2348
- kevin
11
12嗯...你是在尝试表示货币吗？如果是的话，你不应该使用浮点数表示美元。你可以使用浮点数表示便士，或者你正在尝试建模的最小通用货币单位，但最佳实践是使用十进制表示法，正如HUAGHAGUAH在他的答案中建议的那样。 - SingleNegationElimination
89不要将货币表示为浮点数，而应该使用整数来表示分或美分数额。浮点数不够精确，而整数能够准确地表示货币数值。因此，整数是正确表示货币的方法。 - Davoud Taghawi-Nejad
5基本上不需要（大多数情况下），用以分为单位的整数或者以便士为单位是很可靠的。这是代表货币的行业标准。如果你知道你在做什么，对浮点算术和Python的十进制类有充分的了解，可能会使用十进制表示法。但这取决于你的问题。你需要任意精度的小数吗？还是只需要两位数字？如果是两位数字：整数足矣。它会避免让你陷入麻烦。出处：我曾在银行软件咨询公司工作过。 - Davoud Taghawi-Nejad
35我可能来得有点晚了，但我想问一下，Python的开发者已经解决了这个问题吗？因为当我执行round(13.949999999999999, 2)时，结果就是13.95。我已经在Python 2.7.6和3.4中尝试了一下，都可以工作。不确定2009年是否已经有Python 2.7版本。也许这只是Python 2.5的问题？ - bad_keypoints
10是的，Python 2.7.0+ 已经解决了舍入问题。更多信息请参见我的回答。 - hynekcer
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37个回答
10
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)
结果：
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'
- weaming
2
我们能否返回
float 而不是 Decimal？像这样：def round_float(v, ndigits=2) -> float: d = Decimal(v); v_str = ("{0:.%sf}" % ndigits).format(round(d, ndigits)); return float(v_str) - alper@alper，你可以返回任何你喜欢的内容。 - weaming
8
简单的解决方案在这里。
value = 5.34343
rounded_value = round(value, 2) # 5.34
- Praveen Kumar
2
2这里有很多不必要的东西。
8/3已经是float类型，所以float调用没有任何有用的作用。直接调用dunder方法有点奇怪-相反，只需调用委托给这些dunder方法的函数即可。因此，更好的拼写第一行的方法是简单地value = round(8/3, 2)。在那时，您实际上并没有添加任何其他答案中不存在的内容。 - Mark Dickinson抱歉回答与问题无关。我以为那是正确的方法。此外，在问题部分，他提到round方法不起作用，所以我没有检查它。 - Praveen Kumar
8
可以像这样使用lambda函数：
arred = lambda x,n : x*(10**n)//1/(10**n)
这样你只需执行以下操作：
arred(3.141591657, 2)
并获取
3.14
- Gustavo Mirapalheta
4
"arred" 是什么意思？它是葡萄牙语单词吗？ - Peter Mortensen
@PeterMortensen 只是一个函数的名称，它可以很容易地用
def 编写。在这里创建一个 lambda 只是为了炫耀，并没有特别的收益。 - Karl Knechtel@PeterMortensen arred是“arredondamento”的缩写，意为葡萄牙语中的“rounding”。 - Pedro Chiiip
@Karl Knechtel 如果你使用“lambda”，你可以用更少的代码得到相同的结果。这就是为什么我更喜欢在可能的情况下使用它，而不是“def”。 - Gustavo Mirapalheta
8
这很简单，就像：
use decimal module for fast correctly-rounded decimal floating point arithmetic:
d = Decimal(10000000.0000009)to achieve rounding:
d.quantize(Decimal('0.01'))will result with
Decimal('10000000.00')make the above DRY:
def round_decimal(number, exponent='0.01'): decimal_value = Decimal(number) return decimal_value.quantize(Decimal(exponent))or
def round_decimal(number, decimal_places=2): decimal_value = Decimal(number) return decimal_value.quantize(Decimal(10) ** -decimal_places)
PS：对其他人的批评：格式不要圆整。
（注：此句话可能有歧义，如果需要更准确的翻译，请提供上下文。）- Sławomir Lenart
7
orig_float = 232569 / 16000.0
14.5355625
short_float = float("{:.2f}".format(orig_float))
14.54
- MikeL
7
在像Python和JavaScript这样的类型动态语言中修复浮点数问题时，我使用以下技巧。
# 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
您也可以按以下方式使用Decimal：
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')
- Siamand
2
1
getcontext().prec = 6 只在函数范围内有效还是全局都有效？ - Julio Marins1上下文是算术操作的环境。它们控制精度，设置舍入规则，确定哪些信号被视为异常，并限制指数的范围。每个线程都有自己的当前上下文。@JulioMarins - Siamand
6
- Shoaib Muhammad Arif
5
如果您希望处理货币，应使用Python的 decimal 模块。
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
- Yogesh Yadav
1
我尝试在 DataFrame 的一列中使用这个，但是收到了如下消息：
TypeError: 不支持从 Series 转换为 Decimal。 - Steve Maguire
4
lambda x, n:int(x*10^n + 0.5)/10^n
在许多语言中，这种方法已经为我工作了很多年。
- Ray Tayek
1
似乎两个 '*' 连在一起会消失。 - Ray Tayek
3
为了将数字四舍五入到指定的精度，最好采用以下方法，可以适用于任何分辨率（如保留两位小数的0.01或其他步长）:
>>> 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
- iblasi
5
在我的Python 3.4.3和Numpy 1.9.1上无法运行？
- szeitlinimport numpy as np res = 0.01 value = 0.184 np.round(value/res) * res 0.17999999999999999
1寻找文档时，我发现问题出在
numpy.round的精度上。因此，在与分辨率相乘之前需要将其定义为整数。我已经更新了代码。谢谢！ - iblasi唯一需要做的是将np.round的
numpy.float64结果转换为float，或者简单地使用round(value, 2)。在13.949999999999999（=1395/100）和3.950000000000001（=1395*.01）之间不存在有效的IEEE 754数字。你为什么认为你的方法是最好的？原始值13.949999999999999289（= value = round(value, 2)）甚至比你的13.95000000000000178（由np.float96打印）更精确。现在还为numpy添加了更多信息，可以在我的答案中找到，你可能误操作给它点了踩。它最初并不是关于numpy的。 - hynekcer@hynekcer 我不认为我的答案是最好的。只是想添加一个将浮点数限制为n位小数但最接近定义分辨率的示例。我按照你说的检查了一下，发现在@szeitlin的示例中，可以使用
float而不是int。感谢您的额外评论。（抱歉，我没有给你投反对票） - iblasi添加完全新的数字处理依赖项（pandas）是“最佳方式”吗？ - Hejazzman
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