python關於四捨五入的精度問題

print

(round
(1.5),
round
(2.5),
round
(3.5))
# 輸出為 2， 2， 4

from decimal import decimal, round_half_up

defround_dec
(n, d=2)
: s =
'0.'
+'0'
* d return decimal(
str(n)
).quantize(decimal(s)
, rounding=round_half_up)
print
(round_dec(
3.545,2
))# 保留兩位小數
defmyround
(res)
:if res==
""or res==0:
returndata=
0.00
else:if
isinstance
(res,
float):
new_res=res*
100 returndata=
round
(new_res)
/100
elif
isinstance
(res,
str)
: new_res=
float
(res.replace(
',','')
)*100 returndata =
round
(new_res)
/100
else
: new_res=res*
100 returndata =
round
(new_res)
/100
return
str(returndata)

import pandas as pd 

import numpy as np 
import math 
df = pd.dataframe(
)# 記錄真實值 
df["真實值"
]= df[
"除數"
]/ df[
"被除數"
]# 記錄整數部分 
df["輔助整數列"
]= df[
"真實值"].
(lambda x: math.modf(x)[1
])# 記錄小數部分,因為我的最後結果精度為只保留整數部分,所以我只需要保留乙個小數點位進行判斷是否需要進製操作 
df["輔助小數列"
]= df[
"真實值"].
(lambda x:
str(math.modf(x)[0
]).split(
".")[1
][0]
)# 小數點後的第一位是為5，則向上取整，不是5則呼叫原np.round就行了 
df["期望值修正"
]= df.
(lambda x: x.輔助整數列 +1if
(x.輔助小數列 ==
"5")
else np.
round
(x.真實值)
, axis=
1)

直接把數值加多一位的0.1後再使用round四捨五入，比如+0.01

df[

'test'
]= df[
'test'].
(lambda x: x +
0.01).
(round
)

關於四捨五入

四捨五入 轉http nssoft.showdoc.asp?did 267 delphi的四捨五入函式round，對於 5的情況，整數部分是奇數，那麼會round up，偶數會round down，例如 x round 17.5 x 18 x round 12.5 x 12 請使用下面的函式代替ro...

python中四捨五入精度問題

python存float的時候如財務資料等需要四捨五入兩位數，但是python自帶的四捨五入方法偶爾會存在 五舍六入 提供兩種處理函式 from decimal import decimal,round half up def round dec n,d 2 s 0.0 d return decim...

qt的四捨五入 Qt（C ）四捨五入

qt現在是四捨六入五成雙，要想四捨五入得自己想辦法，實現如下 include include double c1 3.435 double c2 3.445 double c3 3.4351 double c4 3.4451 double c5 3.445 qdebug qdebug qdebug ...