摘要：網上有人說，因為在計算機里面，小數是不精確的，例如在計算機中實際上是，所以當你對這個小數精確到小數點后兩位的時候，實際上小數點后第三位是，所以四舍五入，因此結果為。

今天又有一個Python初學者被中文技術博客中的垃圾文章給誤導了。

這位初學者的問題是：

在Python中，如何精確地進行浮點數的四舍五入，保留兩位小數？

如果你在Google或者百度上搜索，你會發現大量的來自CSDN或者簡書上面的文章講到這一點，但是他們的說法無外乎下面幾種：

如下圖所示，懶得吐槽。

他們舉的例子為：

>>> round(1.234, 2)
1.23

這種文章，他只演示了四舍，但是卻沒有演示五入。所以如果你代碼稍作修改，就會發現有問題：

>>> round(11.245, 2)
11.24

這種文章稍微好一點，知道多舉幾個例子：

然而這種文章也是漏洞百出，只要你多嘗試幾個數字就會發現問題，在Python 2和Python 3下面，效果是不一樣的。先來看看Python 2下面的運行效果：

在Python 2里面，直接使用round，1.125精確到兩位小數后為1.13，而1.115精確到兩位小數后是1.11。

再來看看Python 3下面的效果：

在Python 3下面，1.125在精確到兩位小數以后是1.12。

他舉的例子，在Python 3中先放大再縮小，也并不總是正確。

還有一種裝逼貨，文章和先放大再縮小差不多，但是他還知道decimal這個模塊。

不過他的使用方法，大家看他吧

具體原因不詳 ？？？？

不推薦使用這個方法？？？

這種人要先裝個逼，表示自己知道有這樣一個庫，但是用起來發現有問題，而且不知道原因，所以不建議大家使用。

decimal是專門為高精度計算用的模塊，他竟然說不建議大家使用？？？

罵完了，我們來說說，在Python 3里面，round這個內置的函數到底有什么問題。

網上有人說，因為在計算機里面，小數是不精確的，例如1.115在計算機中實際上是1.1149999999999999911182，所以當你對這個小數精確到小數點后兩位的時候，實際上小數點后第三位是4，所以四舍五入，因此結果為1.11。

這種說法，對了一半。

因為并不是所有的小數在計算機中都是不精確的。例如0.125這個小數在計算機中就是精確的，它就是0.125，沒有省略后面的值，沒有近似，它確確實實就是0.125。

但是如果我們在Python中把0.125精確到小數點后兩位，那么它的就會變成0.12：

>>> round(0.125, 2)
0.12

為什么在這里四舍了？

還有更奇怪的，另一個在計算機里面能夠精確表示的小數0.375，我們來看看精確到小數點后兩位是多少：

>>> round(0.375, 2)
0.38

為什么這里又五入了？

因為在Python 3里面，round對小數的精確度采用了四舍六入五成雙的方式。

如果你寫過大學物理的實驗報告，那么你應該會記得老師講過，直接使用四舍五入，最后的結果可能會偏高。所以需要使用奇進偶舍的處理方法。

例如對于一個小數a.bcd，需要精確到小數點后兩位，那么就要看小數點后第三位：

如果d小于5，直接舍去

如果d大于5，直接進位

如果d等于5：

d后面沒有數據，且c為偶數，那么不進位，保留c

d后面沒有數據，且c為奇數，那么進位，c變成(c + 1)

如果d后面還有非0數字，例如實際上小數為a.bcdef，此時一定要進位，c變成(c + 1)

關于奇進偶舍，有興趣的同學可以在維基百科搜索這兩個詞條：數值修約和奇進偶舍。

所以，round給出的結果如果與你設想的不一樣，那么你需要考慮兩個原因：

你的這個小數在計算機中能不能被精確儲存？如果不能，那么它可能并沒有達到四舍五入的標準，例如1.115，它的小數點后第三位實際上是4，當然會被舍去。

如果你的這個小數在計算機中能被精確表示，那么，round采用的進位機制是奇進偶舍，所以這取決于你要保留的那一位，它是奇數還是偶數，以及它的下一位后面還有沒有數據。

如果要實現我們數學上的四舍五入，那么就需要使用decimal模塊。

如何正確使用decimal模塊呢？

看官方文檔，不要看中文垃圾博客！！！

看官方文檔，不要看中文垃圾博客！！！

看官方文檔，不要看中文垃圾博客！！！

不要擔心看不懂英文，Python已經推出了官方中文文檔（有些函數的使用方法還沒有翻譯完成）。

我們來看一下：https://docs.python.org/zh-cn...

官方文檔給出了具體的寫法：

>>>Decimal("1.41421356").quantize(Decimal("1.000"))
Decimal("1.414")

那么我們來測試一下，0.125和0.375分別保留兩位小數是多少：

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal("0.125").quantize(Decimal("0.00"))
Decimal("0.12")
>>> Decimal("0.375").quantize(Decimal("0.00"))
Decimal("0.38")

怎么結果和round一樣？我們來看看文檔中quantize的函數原型和文檔說明：

這里提到了可以通過指定rounding參數來確定進位方式。如果沒有指定rounding參數，那么默認使用上下文提供的進位方式。

現在我們來查看一下默認上下文中的進位方式是什么：

>>> from decimal import getcontext
>>> getcontext().rounding
"ROUND_HALF_EVEN"

如下圖所示：

ROUND_HALF_EVEN實際上就是奇進偶舍！如果要指定真正的四舍五入，那么我們需要在quantize中指定進位方式為ROUND_HALF_UP：

>>> from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
>>> Decimal("0.375").quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.38")
>>> Decimal("0.125").quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.13")

現在看起來一切都正常了。

那么會不會有人進一步追問一下，如果Decimal接收的參數不是字符串，而是浮點數會怎么樣呢？

來實驗一下：

>>> Decimal(0.375).quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.38")
>>> Decimal(0.125).quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("0.13")

那是不是說明，在Decimal的第一個參數，可以直接傳浮點數呢？

我們換一個數來測試一下：

>>> Decimal(11.245).quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("11.24")
>>> Decimal("11.245").quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Decimal("11.25")

為什么浮點數11.245和字符串"11.245"，傳進去以后，結果不一樣？

我們繼續在文檔在尋找答案。

官方文檔已經很清楚地說明了，如果你傳入的參數為浮點數，并且這個浮點值在計算機里面不能被精確存儲，那么它會先被轉換為一個不精確的二進制值，然后再把這個不精確的二進制值轉換為等效的十進制值。

對于不能精確表示的小數，當你傳入的時候，Python在拿到這個數前，這個數就已經被轉成了一個不精確的數了。所以你雖然參數傳入的是11.245，但是Python拿到的實際上是11.244999999999...。

但是如果你傳入的是字符串"11.245"，那么Python拿到它的時候，就能知道這是11.245，不會提前被轉換為一個不精確的值，所以，建議給Decimal的第一個參數傳入字符串型的浮點數，而不是直接寫浮點數。

總結，如果想實現精確的四舍五入，代碼應該這樣寫：

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

origin_num = Decimal("11.245")
answer_num = origin_num.quantize(Decimal("0.00"), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(answer_num)

運行效果如下圖所示：

特別注意，一旦要做精確計算，那么就不應該再多帶帶使用浮點數，而是應該總是使用Decimal("浮點數")。否則，當你賦值的時候，精度已經被丟失了，建議全程使用Decimal舉例：

a = Decimal("0.1")
b = Decimal("0.2")
c = a + b
print(c)

最后，如果有同學想知道為什么0.125和0.375能被精確的儲存，而1.115、11.245不能被精確儲存，請在這篇文章下面留言，如果想知道的同學多，我就寫一篇文章來說明。

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