python里“四舍五入”的坑

之前要做批量报告的同事发来消息说，图片里的数据是不是没有四舍五入再保留2位小数的。Python批量word报告（带图）【思路篇】

我一惊，不对呀，该round的round了，该format的format了啊，

返回去看代码，确实是该加的都加上了呀，

我又回去看是哪个数据的问题，结果发现：

98.125.png

此时，之前课程上提到的关于浮点数的精度的问题浮现在脑海，

搜索引擎来一下，发现，这果然是个不小心就能掉进去的坑啊。

好在查了一遍，发现只有一份报告的一个图存在这个问题，只需要修改一个图片就行~~

不过这个坑还是很值得记一记的，之后要再来这种批量作图的时候，还是需要注意这种四舍五入的问题！

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首先，round或format函数在四舍五入保留小数位数时，后一位是5的时候，很容易产生不符合要求的结果。

看了一圈，感觉这个讲得还是比较详细的，Python四舍五入问题详解，可以自己去细看。

引用该帖子里的一句话：

这是一个超出我们想象的复杂问题，其结果往往使我们很颓丧，甚至不敢再相信计算机

自己跑了一系列值之后，红色框内的结果是不符合要求的结果：

系列值.png
系列值2.png

是不是看起来很迷？

据说主要原因就是python中，float类型采用二进制编码描述浮点数，而round函数的取舍方式是靠近最近和偶数。

例如，我们输入和肉眼看到的是1.115，但是，如果将其保留20位小数的时候，并不是我们想象的那样，如下图所示：

1.115.png

因此，改值相较于1.11和1.12来说，这个值是更靠近1.11的，因此，保留两位小数的时候就是1.11了。

那这是不是就表示round或format函数不能用了呢？那倒也不是。

如果说能确定数据中不涉及到.**5的问题，例如，只是用format来解决9.8以9.80的形式呈现的问题的话，就可以放心的用。

但是，如果是通过python计算出来的值，然后想要四舍五入保留2位小数的话，

这时候还是自定义函数靠谱些。

例如：

#定义四舍五入函数
def new_round(_float, _len):
    if str(format(_float,'.'+str(_len+1)+'f'))[-1] == '5':
        return format(round(float(str(_float)[:-1]+'6'), _len),'.'+str(_len)+'f')
    else:
        return format(round(_float, _len),'.'+str(_len)+'f')

然后，打印比较一下上述红框中的值，通过不同函数四舍五入保留2位小数的结果，还是用自定义函数靠谱些：

new系列值.png new系列值2.png