Introduction au portage et à l'arrondi des décimales en Python (avec code)

Le contenu de cet article est une introduction au port et à l'arrondi des décimales en Python (avec code). Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.

1. Préparation des connaissances de base

Tours pairs et impairs, également connue sous le nom de règle d'arrondi, Banker's Rounding, est une méthode de rétention de comptage est une règle d'arrondi numérique. D'un point de vue statistique, « l'arrondi impair et pair » est plus précis que « l'arrondi » : dans un grand nombre d'opérations, parce que certains des résultats après arrondi deviennent plus grands et d'autres plus petits, l'erreur moyenne des résultats arrondis sera be tend vers zéro. Au lieu de procéder à un arrondi sur cinq, le résultat sera biaisé en faveur d'un grand nombre, provoquant une accumulation d'erreurs et produisant ainsi des erreurs systématiques. "L'arrondi impair en arrondi pair" minimise l'impact des erreurs d'arrondi sur les résultats de mesure.

Arrondi numérique (arrondi des valeurs) - Avant d'effectuer des opérations numériques spécifiques, en omettant les derniers chiffres de la valeur d'origine, ajustez les derniers chiffres restants afin que le dernier Le processus en dont la valeur obtenue est la plus proche de la valeur d’origine.
Infinity Infinity

NaN (Pas un nombre, pas un nombre) est un type de valeur de type de données numérique en informatique, ce qui signifie indéfini ou valeur irreprésentable. Souvent utilisé dans les opérations en virgule flottante. NaN a été introduit pour la première fois dans la norme à virgule flottante IEEE 754 en 1985. Dans les opérations sur les nombres à virgule flottante, les concepts de NaN et d'infini sont différents, bien que les deux soient des valeurs spéciales lors de l'utilisation de nombres à virgule flottante pour représenter des nombres réels. L'opération invalide est également différente du dépassement arithmétique (qui peut renvoyer l'infini) et du dépassement arithmétique (qui peut renvoyer la plus petite valeur générale, la valeur spéciale, zéro, etc.). Dans IEEE 754-1985, NaN est représenté par la partie exposant étant entièrement égale à 1 et la partie décimale étant différente de zéro. En prenant NaN comme exemple de nombre à virgule flottante simple précision IEEE 32 bits, la représentation bit à bit est : S111 1111 1AXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX, S est le bit de signe et la valeur du bit de signe S n'est pas pertinente

Effectué en python Lors de l'exécution de calculs numériques précis, le module decimal est généralement utilisé pour calculer des décimales, qui utilise le nombre décimal, les paramètres de contexte arithmétique de contexte et les informations sur le signal de signal

Nous avons constaté qu'en utilisant round() pour arrondir les décimales Lorsque , l'arrondi n'est pas ce que vous souhaitez. La raison en est que la règle d'arrondi adopte la méthode d'arrondi impair-pair (arrondi), en termes simples, si la partie entière de est un nombre impair. , arrondissez-le. S'il s'agit d'un nombre pair, utilisez simplement la méthode d'arrondi , et cette règle appartient à la règle de 数值修约

2.quantize

quantize`（*exp* [，*rounding* [，*context* [，*watchexp* ] ] ] ）

Après arrondi, renvoie un égal à La valeur du premier opérande et a l'exposant du deuxième opérande.

>>> Decimal('1.41421356').quantize(Decimal('1.000'))
Decimal('1.414')

3. Implémenter l'arrondi

Après l'arrondi, renvoie une valeur égale au premier opérande et ayant l'exposant du deuxième opérande. L'exposant de cette exp est l'exposant du nombre de gauche, exposant

# 实现四舍五入的方法
>>> from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
>>> Decimal('0.375').quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal('0.38')
>>> Decimal('0.125').quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal('0.13')

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