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python(数据精度处理)

程序员文章站 2022-03-20 16:17:39
一、取整处理 1.int() 向下取整 内置函数 2.round() 四舍五入 内置函数 3. floor() 向下取整 math模块函数 floor的英文释义:地板。顾名思义也是向下取整 4.ceil()向上取整 math模块函数 ceil的英文释义:天花板。 5.modf() 分别取整数部分和小 ......

一、取整处理

1.int() 向下取整 内置函数 

1 n = 3.75
2 print(int(n))
>>> 3 3 n = 3.25 4 print(int(n))
>>> 3

2.round() 四舍五入 内置函数

1 n = 3.75
2 print(round(n))
>>> 4 3 n = 3.25 4 print(round(n))
>>> 3

3. floor() 向下取整 math模块函数 

floor的英文释义:地板。顾名思义也是向下取整

python(数据精度处理)
1 import math
2 n = 3.75
3 print(math.floor(n))
>>> 3 4 n = 3.25 5 print(math.floor(n))
>>> 3
python(数据精度处理)

4.ceil()向上取整 math模块函数

ceil的英文释义:天花板。

python(数据精度处理)
1 import math
2 n = 3.75
3 print(math.ceil(n))
>>> 4 4 n = 3.25 5 print(math.ceil(n))
>>> 4
python(数据精度处理)

5.modf() 分别取整数部分和小数部分 math模块函数

该方法返回一个包含小数部分和整数部分的元组
python(数据精度处理)
1 import math
2 n = 3.75
3 print(math.modf(n))
>>> (0.75, 3.0) 4 n = 3.25 5 print(math.modf(n))
>>> (0.25, 3.0) 6 n = 4.2 7 print(math.modf(n))
(0.20000000000000018, 4.0)
python(数据精度处理)

最后一个的输出,涉及到了另一个问题,即浮点数在计算机中的表示,在计算机中是无法精确的表示小数的,至少目前的计算机做不到这一点。上例中最后的输出结果只是 0.2 在计算中的近似表示。python 和 c 一样, 采用 ieee 754 规范来存储浮点数。

 

二、小数处理

1.数据精度处理,保留小数位数

(1)%f四舍五入方法 ---> "%.2f"

  • 这个方法是最常规的方法,方便实用
a = 1.23456

print ('%.4f' % a)
print ('%.3f' % a)
print ('%.2f' % a)

----->1.2346
----->1.235
----->1.23

 

(2)不四舍五入

  • 方法1:使用序列中切片
#coding=utf-8

a = 12.345
print str(a).split('.')[0] + '.' + str(a).split('.')[1][:2]


----> '12.34'

 

 

  • 方法2:使用re正则匹配模块
import re
a = 12.345
print re.findall(r"\d{1,}?\.\d{2}", str(a))

---->['12.34']