python中取整

向上取整

定义:大于或等于 x 的最大整数 math.ceil(x)
向上取整运算为Ceiling,用数学符号⌈⌉表示

>>> import math
# python中向上取整函数:
>>> math.ceil(-2.36)
-2
#另外的,当n为整数 对n/2向上取整
>>>  (n // 2 + n % 2) / (n + 1) / 2

向下取整

定义:小于或等于 x 的最大整数 math.floor(x)
向上取整运算为Floor,用数学符号⌊⌋表示

# python中向下取整函数
>>> math.floor(2.3)   
2

其实反斜杠//也能实现向下取整:

>>> 1//5
0
>>> -1//5
-1

但是在某些情况下//math.floor(x)的实现结果又不一样:

>>> math.floor(1/0.05)
20.0
>>> 1 // 0.05
19.0

还是因为浮点数在计算机中存储值并不是0.05而是0.05...125,具体解释还是看这里吧为什么Python中//和math.floor运算结果会不同

取整数部分

向0取整:x为负数时向上取整,x为正数时向下取整。
python中可用int(x)实现,也可以用math.modf(x)返回一个包含小数部分和整数部分的元组。

# int(负数) 可能在某些程序语言之间有区别,注意一下
>>> int(-2.36)
-2
>>> int(2.36)
2
>>> math.modf(-2.36)
(-0.3599999999999999, -2.0)

有人可能会对math.modf(-2.36)结果感到好奇,按理说它应该返回 (0.36, 2.00) 才对。这里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 0.36 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,更详细解释,可以参考知乎话题:
  为什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003

四舍五入

从官方文档得知,Python中round(x)采用银行进位法而非传统的四舍五入。

>>> round(2.3)    #四舍五入
2
>>> round(2.335443, 3)      # 可以指定输出位数
2. 335   

银行进位法(奇进偶舍):是一种计数保留法,从统计学的角度,“奇进偶舍”比“四舍五入”更为精确。
“奇进偶舍”使测量结果受到舍入误差的影响降到最低:
① 银行进位法在大量运算时,因为舍入后的结果有的变大,有的变小,误差均值趋于零。
② 四舍五入逢五进位,大量运算时结果偏大,误差产生积累进而产生系统误差。

银行进位规则:
① 如果保留数最后一位不等于5,则执行四舍五入,例如round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24
② 如果保留数最后一位等于5,则取决于5的位置和状态:⑴ 如果5后有数,不论奇偶都要进位,例如round(5.2354, 2)=5.24;⑵ 如果5后没有数,则需要看5的前一位奇偶性,奇进偶舍,例如round(5.235, 2)=5.24,round(5.225, 2)=5.22
但是!注意!:

>>> round(5.245, 2)
5.25
>>> round(5.225,2)
5.22
>>> round(5.255,2)
5.25

内心中一片乌鸦飞过,说好的奇进偶舍呢???其实我内心也是奔溃的,继续找答案:
我们都知道,计算机所存储的浮点数并不是表面这么简单,他并不是一个精确值,可以用decimal模块的Decimal对象,将float数据映射为底层的更精确的表示。:

>>> from decimal import *
>>> Decimal(5.245)
# 因为5后面还有数所以进位
Decimal('5.24500000000000010658141036401502788066864013671875')
>>> Decimal(5.225)
# 2的后一位不等于5 四舍五入
Decimal('5.2249999999999996447286321199499070644378662109375')
>>> Decimal(5.255)
Decimal('5.25499999999999989341858963598497211933135986328125')

round还是那个round,过错就在于float对象“眼见而非实”上,那到底如何实现真正意义四舍五入呢??
  decimal模块是Python的一个标准库,是专门为十进制小数的精确计算而设计的,使用decimal模块的接口,可以实现小数精确的四舍五入,具体不多做展开了,可以参考官方文档...暂时我也用不到decimal
  一路写下来,结论就是float心机好深,操作真的要小心点...

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,843评论 6 502
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,538评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,187评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,264评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,289评论 6 390
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,231评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,116评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,945评论 0 275
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,367评论 1 313
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,581评论 2 333
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,754评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,458评论 5 344
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,068评论 3 327
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,692评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,842评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,797评论 2 369
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,654评论 2 354