Python的四舍五入问题

Question

可能重复的问题：
Python 浮点数的四舍五入错误

我在 Python 中遇到了一个四舍五入的问题。如果我计算：

32.50 * 0.19 = 6.1749999999999998

但这个结果应该是 6.175。如果我把 6.1749999999999998 四舍五入到小数点后两位，它正确地显示为 6.18。所以这个我还能接受。

但是如果我计算这个：

32.50 * 0.19 * 3 = 18.524999999999999

这个结果应该是 18.525。如果我把 18.524999999999999 四舍五入到小数点后两位，它显示为 18.52。

它应该显示为 18.53。我哪里做错了，怎么才能解决这个问题呢？

Answer 1

使用Python中的Decimal模块来进行精确的浮点数运算。

from decimal import Decimal, ROUND_UP

value = Decimal(32.50 * 0.19 * 3)
print (value.quantize(Decimal('.01'), rounding=ROUND_UP))

---

Output: 18.53

Answer 2

每个计算机科学家都应该知道的浮点数运算知识.

简单来说，你不应该依赖浮点数的精确值，因为它们在内存中的存储方式会影响结果。

你也可以看看Python的相关文档 - 浮点数运算：问题和局限性。里面有这样一段：

举个例子，如果你想把2.675四舍五入到小数点后两位，你会得到这个结果：

>>> round(2.675, 2)
2.67

内置的round()函数说明说，它会四舍五入到最近的值，并且在遇到相等的情况时会向远离零的方向舍入。因为小数2.675正好在2.67和2.68之间，所以你可能会期待结果是（一个二进制近似值）2.68。但实际上不是，因为当小数2.675被转换成二进制浮点数时，它会被替换成一个二进制近似值，这个近似值的确切值是：

2.67499999999999982236431605997495353221893310546875

由于这个近似值离2.67更近，所以最后结果被舍入到了2.67。

Answer 3

如果你需要进行精确的数学计算，可以使用 decimal 模块：

import decimal
D=decimal.Decimal

x=D('32.50')*D('0.19')
print(x)
# 6.1750
print(x.quantize(D('0.01'),rounding=decimal.ROUND_UP))
# 6.18

y=D('32.50')*D('0.19')*D('3')
print(y)
# 18.5250
print(y.quantize(D('0.01'),rounding=decimal.ROUND_UP))
# 18.53