是利用原來的向下取整的機(jī)制如果原來是
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實(shí)際上Python的round()函數(shù)可以接受兩個(gè)參數(shù)round(value，ndigits)，第一個(gè)參數(shù)為實(shí)際操作數(shù)，第二個(gè)參數(shù)為實(shí)際保留幾位，如果第二個(gè)參數(shù)不填，則默認(rèn)保留到整數(shù)位。
Python3.X對(duì)于浮點(diǎn)數(shù)默認(rèn)的是提供17位數(shù)字的精度。
1、通常，python四舍五入使用內(nèi)置的round函數(shù)就可以了。
2、然而，對(duì)于需要精確的四舍五入，就有問題。
3、原因是，部分小數(shù)無法完全用二進(jìn)制表示。
3、于是，作為一個(gè)較方便的做法，我們可以使用下面方式實(shí)現(xiàn)精確的四舍五入：def round_up(value):? ? ?"""四舍五入保留2位小數(shù) :param value:數(shù)值。
4、原理就是將數(shù)字放大100倍，以利用下面的精確的四舍五入的結(jié)果 。
import math
r=math.floor(3.2) #向下取整
print(r)
r=math.ceil(4.5) #向上取整
print(r)
r=abs(-2)
r=round(4.5) #四舍五入
r=math.pow(3,2) #冪運(yùn)算
r=math.sqrt(25) #開平方
其中 函數(shù)fabs和abs的區(qū)別：函數(shù)fabs的作用是求浮點(diǎn)數(shù)x的絕對(duì)值；函數(shù)abs的作用是求x的絕對(duì)值。fabs函數(shù)原型：double fabs(double x)；abs函數(shù)原型：int fabs(int x)。fabs函數(shù)參數(shù)：參數(shù)x是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)；abs函數(shù)參數(shù)：參數(shù)x是一個(gè)整數(shù)
定義：大于或等于 x 的最大整數(shù) math.ceil(x)
向上取整運(yùn)算為Ceiling，用數(shù)學(xué)符號(hào)??表示
定義：小于或等于 x 的最大整數(shù) math.floor(x)
向上取整運(yùn)算為Floor，用數(shù)學(xué)符號(hào)??表示
其實(shí)反斜杠 // 也能實(shí)現(xiàn)向下取整:
但是在某些情況下 // 和 math.floor(x) 的實(shí)現(xiàn)結(jié)果又不一樣：
還是因?yàn)楦↑c(diǎn)數(shù)在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)值并不是0.05而是0.05...125，具體解釋還是看這里吧 為什么Python中//和math.floor運(yùn)算結(jié)果會(huì)不同 。
向0取整：x為負(fù)數(shù)時(shí)向上取整，x為正數(shù)時(shí)向下取整。
python中可用 int(x) 實(shí)現(xiàn)，也可以用 math.modf(x) 返回一個(gè)包含小數(shù)部分和整數(shù)部分的元組。
有人可能會(huì)對(duì) math.modf(-2.36) 結(jié)果感到好奇，按理說它應(yīng)該返回 (0.36, 2.00) 才對(duì)。這里涉及到了另一個(gè)問題，即浮點(diǎn)數(shù)在計(jì)算機(jī)中的表示，在計(jì)算機(jī)中是無法精確的表示小數(shù)的，至少目前的計(jì)算機(jī)做不到這一點(diǎn)。上例中最后的輸出結(jié)果只是 0.36 在計(jì)算中的近似表示。
Python和C一樣, 采用IEEE 754規(guī)范來存儲(chǔ)浮點(diǎn)數(shù)，更詳細(xì)解釋，可以參考知乎話題：
為什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003
從官方文檔得知，Python中 round(x) 采用銀行進(jìn)位法而非傳統(tǒng)的四舍五入。
銀行進(jìn)位規(guī)則：
① 如果保留數(shù)最后一位不等于5，則執(zhí)行四舍五入，例如 round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24
② 如果保留數(shù)最后一位等于5，則取決于5的位置和狀態(tài)：⑴ 如果5后有數(shù)，不論奇偶都要進(jìn)位，例如 round(5.2354, 2)=5.24 ；⑵ 如果5后沒有數(shù)，則需要看5的前一位奇偶性，奇進(jìn)偶舍，例如 round(5.235, 2)=5.24 , round(5.225, 2)=5.22
但是！注意?。?/p>
內(nèi)心中一片烏鴉飛過，說好的奇進(jìn)偶舍呢？？？其實(shí)我內(nèi)心也是奔潰的，繼續(xù)找答案：
我們都知道，計(jì)算機(jī)所存儲(chǔ)的浮點(diǎn)數(shù)并不是表面這么簡單，他并不是一個(gè)精確值，可以用decimal模塊的Decimal對(duì)象，將float數(shù)據(jù)映射為底層的更精確的表示。：
round還是那個(gè)round，過錯(cuò)就在于float對(duì)象“眼見而非實(shí)”上，那到底如何實(shí)現(xiàn)真正意義四舍五入呢？？
decimal模塊是Python的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫，是專門為十進(jìn)制小數(shù)的精確計(jì)算而設(shè)計(jì)的,使用decimal模塊的接口，可以實(shí)現(xiàn)小數(shù)精確的四舍五入，具體不多做展開了，可以參考官方文檔...暫時(shí)我也用不到decimal
一路寫下來，結(jié)論就是float心機(jī)好深，操作真的要小心點(diǎn)...
結(jié)果是?-4
對(duì)正數(shù)是向下取整，對(duì)負(fù)數(shù)是向上取整。
學(xué)python的一個(gè)缺點(diǎn)就是對(duì)數(shù)據(jù)類型的基礎(chǔ)理解比較少，
你可以用二進(jìn)制來理解下，舉一個(gè)有符號(hào)的二進(jìn)制為例子：
對(duì)于無符號(hào)的?0b000~0b111?來說分別有
0b000?=?0;
0b001?=?1;
0b010?=?2;
0b011?=?3;
0b100?=?4;
0b101?=?5;
0b110?=?6;
0b111?=?7;
比如?uint?就是?int?的無符號(hào)形式。
當(dāng)相同數(shù)據(jù)為有符號(hào)形式時(shí)變?yōu)椋?/p>
0b000?=?0;
0b001?=?1;
0b010?=?2;
0b011?=?3;
0b100?=?-4;
0b101?=?-3;
0b110?=?-2;
0b111?=?-1;
（參考原碼、反碼、補(bǔ)碼）
所以根據(jù)這個(gè)規(guī)則，對(duì)float，double等數(shù)字是同理，在floor時(shí)將有符號(hào)位進(jìn)行省略，如以下位運(yùn)算（）：
0b000??1?=?0b000
0b001??1?=?0b000
有?0-0?和?1?-?0
0b010??1?=?0b001
0b011??1?=?0b001
有?2-?1?和?3?-?1
按照這個(gè)丟失精度的方法計(jì)算負(fù)數(shù)呢？
0b111??1?=?0b111
0b110??1?=?0b111
0b101??1?=?0b110
0b100??1?=?0b110
可知：
-1?-?-1?與?-2?-?-1
-3?-?-2?與?-4?-?-2
所以對(duì)負(fù)數(shù)的?floor?會(huì)向上取整，因?yàn)閬G失精度的方法是直接根據(jù)小數(shù)點(diǎn)截?cái)嗟摹?/p>
網(wǎng)站標(biāo)題：python取整函數(shù) python整除取整
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