十进制.quantize舍入误差

Question

我遇到了一个问题，使用Decimal数据类型时，quantize方法似乎会产生舍入误差：

Decimal('1.0055').quantize(Decimal('0.000')) # Should output 1.006
>> Decimal('1.006') # CORRECT output
Decimal('1.0045').quantize(Decimal('0.000')) # Should output 1.005
>> Decimal('1.004') # INCORRECT output

为什么有时候会四舍五入，有时候则是四舍五入后取整？

- Zak Stucke

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在第一个情况下，.0055 大于 .0050，因此它将被四舍五入到最接近的 .006。在第二个情况下，.0045 小于 .0050，因此它将被四舍五入到 .004。 - user5777975

嗨，这并没有真正回答为什么会发生这种情况，测试1.0065和1.0075时可以看到相同的问题。 - Zak Stucke

Answer 1

简而言之，这被称为银行家舍入法。

默认的舍入模式是

ROUND_HALF_EVEN (to nearest with ties going to nearest even integer)

这正是您看到的：代码 4 和 5 之间，以及代码 5 和 6 之间的联系会指向偶数（分别是 4 和 6）。

如果您想要不同的舍入模式，您需要明确指定。

选择包括：

ROUND_CEILING (towards Infinity),
ROUND_DOWN (towards zero),
ROUND_FLOOR (towards -Infinity),
ROUND_HALF_DOWN (to nearest with ties going towards zero),
ROUND_HALF_EVEN (to nearest with ties going to nearest even integer),
ROUND_HALF_UP (to nearest with ties going away from zero), or
ROUND_UP (away from zero).
ROUND_05UP (away from zero if last digit after rounding towards zero would have been 0 or 5; otherwise towards zero)

文档：https://docs.python.org/2/library/decimal.html#decimal.Context

请查看quantize()中的rounding参数：https://docs.python.org/2/library/decimal.html#decimal.Decimal.quantize

- NPE

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太好了！这解释了正在发生的事情。在参数中添加其中一个会给出我上面期望的输出吗？谢谢。 - Zak Stucke

实际上，有几个需要考虑的因素。您需要考虑到精确的一半和负数应该发生什么，并且选择将变得清晰明了。 - NPE