Python Decimal精确保留小数位数
Python处理浮点数时，round()函数有时会产生精度问题。本文探讨使用decimal模块的quantize()方法来精确控制小数位数，并与round()函数进行对比。
问题：Python的round()函数在处理特定浮点数时，其舍入结果可能与预期不符。
解决方案：decimal模块提供更精确的小数运算。quantize()方法允许指定精度，并通过rounding参数控制舍入方式。以下改进后的my_round()函数解决了这个问题：
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import decimaldef my_round(num, digits): quantize_str = '0.' + '0' * digits # 构造精度字符串 return float(decimal.Decimal(str(num)).quantize(decimal.Decimal(quantize_str), rounding=decimal.ROUND_HALF_UP))
my_round()函数将输入数字转换为decimal.Decimal对象，然后使用quantize()方法将其四舍五入到指定的小数位数。rounding=decimal.ROUND_HALF_UP参数确保采用标准的四舍五入规则。
测试结果对比：
print(round(3.15, 1)) # round() 函数的结果print(my_round(3.15, 1)) # my_round() 函数的结果print(round(13.145, 2)) # round() 函数的结果print(my_round(13.145, 2)) # my_round() 函数的结果
输出：
3.23.213.1413.15
从结果可以看出，my_round()函数在处理小数舍入时，比round()函数更精确，更符合预期。 quantize()方法提供了更精细的控制，避免了round()函数可能出现的精度损失。
以上就是Python Decimal保留两位小数：round()函数与quantize()方法有何区别？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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