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一、python运算时精度问题：
1.运行时精度问题在Python中（其他语言中也存在这个问题，这是计算机采用导致的），有时候由于二进制和十进制之间对应问题会导致数值的精度问题，比如无法用有限个二进制位完整地表示0.1，因为0.1转化为二进制之后位一个无限循环小数
| 1 | print(1.1*2.2) |
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2.解决方案：添加方法
需要将整数部分与小数部分单独做处理可以解决
def multiple(m1, m2): r='' ## 若存在浮点型，则先转化为整数 if type( m1 )==float or type( m2 )==float: print( "存在浮点数" ) len\_m1=len( str( m1 ).split( "." )[1] ) len\_m2=len( str( m2 ).split( "." )[1] ) print( "m1的小数位：", len\_m1 ) print( "m2的小数位：", len\_m2 ) m1=int( 10**len\_m1*m1 ) m2=int( 10**len\_m2*m2 ) print( "m1化为整数：", m1 ) print( "m2化为整数：", m2 ) r=str( m1*m2 ) print( "r：", r ) l=len\_m1+len\_m2 print( "l的总长度：", l ) if l<len( r ): r\_front=r[:-l] r\_last=r[-l:] print( r\_front, "-", r\_last ) r=r\_front+"."+r\_last else: r="0."+(l-len( r ))*"0"+r else: print( "不存在浮点数" ) r=m1*m2 return rres = multiple(1.1,2.2)print(res)- 1
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二、python四舍五入时精度问题：
1.使用round与浮点数格式化时候的精度问题
归根结底是计算机存储数的问题
a1 = 0.235a2 = round(a1,2)a3 = '%.2f' % a1print(a2)print(a3)- 1
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2.解决方案，使用Decimal函数
需要将float转换为Decimal，该类可以通过接受（务必是字符串）形式的浮点数实现相对精确的小数计算（减缓了精度误差，但没有消灭）
from decimal import Decimala1 = 0.235a2 = Decimal(str(a1)).quantize(Decimal("0.00"))a3 = '{:.2f}'.format(Decimal(str(a1)))print(a2)print(a3)- 1
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