首先我想提一下,这个问题不是以下问题的重复:
Python 舍入不一致 https://stackoverflow.com/questions/31258464/python-rounding-inconsistently
Python 3.x 舍入行为 https://stackoverflow.com/questions/10825926/python-3-x-rounding-behavior
我了解 IEEE 754 并且我知道:
简单的“始终向上舍入 0.5”技术会导致稍微偏向较高的数字。对于大量计算,这可能很重要。 Python 3.0 方法消除了这个问题。
我同意 ROUND_HALF_UP 是比 Python 中默认实现的方法差的方法。然而,有些人不知道这一点,如果规范要求的话,就需要使用这种方法。完成这项工作的简单方法是:
def round_my(num, precission):
exp = 2*10**(-precission)
temp = num * exp
if temp%2 < 1:
return int(temp - temp%2)/exp
else:
return int(temp - temp%2 + 2)/exp
但我的考虑是这不是 Pythonic...根据docs https://docs.python.org/3/library/decimal.html我应该使用类似的东西:
def round_my(num, pricission):
N_PLACES = Decimal(10) ** pricission # same as Decimal('0.01')
# Round to n places
Decimal(num).quantize(N_PLACES)
问题是这不会通过所有测试用例:
class myRound(unittest.TestCase):
def test_1(self):
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.53, -1), 1.5)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.55, -1), 1.6)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.63, -1), 1.6)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.65, -1), 1.7)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.53, -2), 1.53)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.53, -3), 1.53)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.53, 0), 2)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(1.53, 1), 0)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(15.3, 1), 20)
self.assertEqual(piotrSQL.round_my(157.3, 2), 200)
由于浮点和十进制之间转换的性质,并且因为 quantize 似乎不适用于 10 或 100 这样的指数。有没有 Pythonic 的方法来做到这一点?
我知道我可以添加无限小的数字round(num+10**(precission-20),-pricission)
可以,但是这是错误的,“小狗会死”......