Tldr;]
Vấn đề làm tròn của đầu vào và đầu ra đã được giải quyết dứt khoát bằng Python 3.1 và bản sửa lỗi cũng được đưa vào Python 2.7.0.solved definitively by Python 3.1 and the fix is backported also to Python 2.7.0.
Các số tròn có thể được chuyển đổi đảo ngược giữa phao và chuỗi qua lại: str -> float[] -> repr[] -> float[] ...
hoặc Decimal -> float -> str -> Decimal
back and forth:
str -> float[] -> repr[] -> float[] ...
or Decimal -> float -> str -> Decimal
>>> 0.3
0.3
>>> float[repr[0.3]] == 0.3
True
Một loại Decimal
không cần thiết để lưu trữ nữa.
Kết quả của các hoạt động số học phải được làm tròn một lần nữa vì các lỗi làm tròn có thể tích lũy không chính xác hơn so với điều đó có thể xảy ra sau khi phân tích một số. Không được cố định bởi thuật toán repr[]
được cải thiện [Python> = 3.1,> = 2.7.0]: because rounding errors could
accumulate more inaccuracy than that is possible after parsing one number. That is not fixed by the improved repr[]
algorithm [Python >= 3.1, >= 2.7.0]:
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
The output string function
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
0 was rounded to 12 valid digits in Python < 2.7x and < 3.1, to prevent excessive invalid digits similar to unfixed repr[] output. That was still insufficientl after subtraction of very similar numbers and it was too much rounded after other operations. Python 2.7 and 3.1 use the
same length of str[] although the repr[] is fixed. Some old versions of Numpy had also excessive invalid digits, even with fixed Python. The current Numpy is fixed. Python versions >= 3.2 have the same results of str[] and repr[] function and also output of similar functions in Numpy.Bài kiểm tra
import random
from decimal import Decimal
for _ in range[1000000]:
x = random.random[]
assert x == float[repr[x]] == float[Decimal[repr[x]]] # Reversible repr[]
assert str[x] == repr[x]
assert len[repr[round[x, 12]]] >> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
1, >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
2 và >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
3; phân tích cú pháp phao và văn học tưởng tượng trong mã Python; và chuyển đổi thập phân sang phao. between floating-point numbers and strings are now correctly rounded on most platforms. These conversions occur in many different places: str[] on floats and complex numbers; the float and complex constructors; numeric formatting; serializing and de-serializing floats and complex numbers using the >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
1, >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
2 and >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
3 modules; parsing of float and imaginary literals in Python
code; and Decimal-to-float conversion.Liên quan đến điều này, phần repr [] của số điểm nổi x hiện đang trả về kết quả dựa trên chuỗi thập phân ngắn nhất mà Lọ đảm bảo quay trở lại X dưới cách làm tròn chính xác [với chế độ làm tròn nửa vòng tròn]. Trước đây, nó đã đưa ra một chuỗi dựa trên làm tròn x đến 17 chữ số thập phân.repr[] of a floating-point number x now returns a result based on the shortest decimal string that’s guaranteed to round back to x under correct rounding [with round-half-to-even rounding mode]. Previously it gave a string based on rounding x to 17 decimal digits.
Vấn đề liên quan
Thông tin thêm: Định dạng
4 trước Python 2.7 tương tự như >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
5 hiện tại. Cả hai loại đều sử dụng cùng độ chính xác gấp đôi của IEEE 754 với 52 bit mantissa. Một sự khác biệt lớn là >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
6 được định dạng thường xuyên với số thập phân quá mức để không thể mất một chút, nhưng không có số IEEE 754 hợp lệ tồn tại trong khoảng 13.94999999999999 và 13.9500000000001. Kết quả là không tốt và chuyển đổi >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
7 không thể đảo ngược với Numpy. Mặt khác: >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
8 được định dạng để mọi chữ số đều quan trọng; Trình tự là không có khoảng trống và chuyển đổi có thể đảo ngược. Đơn giản: Nếu bạn có thể có số Numpy.Loat64, hãy chuyển đổi nó thành phao bình thường để được định dạng cho con người, không phải cho bộ xử lý số, nếu không thì không có gì cần thiết hơn với Python 2.7+. The formatting of >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
4 before Python 2.7 was similar to the current >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
5. Both types use the same 64 bit IEEE 754 double precision with 52 bit mantissa. A big difference is that >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
6 is formatted frequently with an excessive decimal number so that no bit can be lost, but no valid IEEE 754 number exists between 13.949999999999999 and
13.950000000000001. The result is not nice and the conversion >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
7 is not reversible with numpy. On the other hand: >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
[0.1, 0.2, 0.3]
8 is formatted so that every digit is important; the sequence is without gaps and the conversion is reversible. Simply: If you perhaps have a numpy.float64 number, convert it to normal float in order to be formatted for humans, not for numeric processors, otherwise nothing more is necessary with Python 2.7+. Sử dụng str.format [] với {: .2f}, chuỗi và float dưới dạng một số để hiển thị 2 vị trí thập phân trong Python. Gọi in và nó sẽ hiển thị phao với 2 vị trí thập phân trong bảng điều khiển.str.format[] with “{:.2f}” as string and float as a number to display 2 decimal places in Python. Call print and it will display the float with 2 decimal places in the console. Mã ví dụ đơn giản sử dụng str.format [số] với {: .2f}, dưới dạng chuỗi và float dưới dạng một số để trả về một biểu diễn chuỗi của số với hai vị trí thập phân. Output::fnum = 7.154327
res = "{:.2f}".format[fnum]
print[res]
Làm thế nào để hiển thị một chiếc phao với hai vị trí thập phân?
Trả lời: Sử dụng toán tử định dạng chuỗi cho điều đó:: Use the string formatting operator for that:
>>> '%.2f' % 1.234
'1.23'
>>> '%.2f' % 5.0
'5.00'
HOẶC
print["{:.2f}".format[5]]
Hãy bình luận nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ và đề xuất nào về mã số thập phân Python này.
Lưu ý: IDE: & NBSP; Pycharm & NBSP; 2021.3.3 [Phiên bản cộng đồng] IDE: PyCharm 2021.3.3 [Community Edition]
Windows 10
Python 3.10.1
Tất cả & nbsp; ví dụ python & nbsp; là trong & nbsp; Python & nbsp; 3, vì vậy có thể khác với các phiên bản Python 2 hoặc nâng cấp. Python Examples are in Python 3, so Maybe its different from python 2 or upgraded versions.
Bằng cấp về Khoa học máy tính và Kỹ sư: Nhà phát triển ứng dụng và có nhiều ngôn ngữ lập trình kinh nghiệm. Sự nhiệt tình cho công nghệ và thích học kỹ thuật.