Python保留指定位数小数的5种方法总结
1 %.2f’ %[变量] 【四舍五入】
可以在print()打印处使用,也可以赋值给新的变量进行输出
# 四舍五入方法
a = 2.345566
print('%.4f'% a)
# 2.3456
print('%.3f'% a)
# 2.346
print('%.2f'% a)
# 2.35
# 赋值给新的变量
c = '%.2f'% a
print(c)
# 2.352 format函数【四舍五入】
可以在print()打印处使用,也可以赋值给新的变量进行输出
# 四舍五入方法 a = 2.345566 print(format(a, '.4f')) # 2.3456 print(format(a, '.3f')) # 2.346 # 赋值给新的变量 c = format(a, '.4f') print(c) # 2.3456
3 直接截断【不进行四舍五入】
3.1 先放大指定倍数,后取整,后再除以指定倍数
1 保留三位小数:先×100,后int,后÷100
a = 2.345566 c = int(a * 100) / 100 print(c) # 2.34
2 保留三位小数:先×1000,后int,后÷1000
a = 2.345566 c = int(a * 1000) / 1000 print(c) # 2.345
3 保留四位小数:先×10000,后int,后÷10000
a = 2.345566 c = int(a * 10000) / 10000 print(c) # 2.3455
3.2 转为字符串进行字符串截取,截取小数点后指定的位数【不进行四舍五入】【不推荐有点麻烦】
a = 2.345566
# 进行分割
a_0 = str(a).split('.')[0]
a_1 = str(a).split('.')[1]
# 截取小数点后的
a_point = a_1[0:2] # 截取2位
# 字符串连接
a_new = a_0 + '.' + a_point
# 将string类型转换为float类型
a_new_number = float(a_new)
print(a_new_number)
# 2.344 round()函数【精确的四舍五入,但无法保证相同的小数位数】
round(number, ndigits=None)
返回小数点后四舍五入到ndigits精度的数字。如果ndigits被省略或为None,它将返回与其输入最近的整数。
注意:round()对于float的行为可能令人惊讶:例如,round(2.675,2)给出的是2.67,而不是预期的2.68。这不是一个错误:这是因为大多数十进制分数【decimal fractions】不能精确地表示为浮点值。

5 Numpy数组 np.set_printoptions【四舍五入】
只可以打印处使用,不可以赋值
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True, formatter={})
precision:保留几位小数,后面不会补0
supress:对很大/小的数都不使用科学计数法 (True)
formatter:强制格式化,后面会补0
import numpy as np
a = np.random.random(3)
print('before set precision: \n',a)
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
print('after set precision: \n',a)
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format})
print('after set formatter: \n',a)
# before set options:
# [ 0.05856348 0.5400039 0.70000603]
# after set precision:
# [ 0.059 0.54 0.7]
# after set formatter:【强制补0】
# [ 0.059 0.540 0.700]6 总结
第 1、2、4三种方法可以进行四舍五入,可以对变量赋值
第3种方法不可以进行四舍五入,可以对变量赋值
第5种方法可以进行四舍五入,但不可以赋值
学习链接:
到此这篇关于Python保留指定位数小数的5种方法的文章就介绍到这了,更多相关Python保留指定位数小数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
相关文章
Python 的矩阵传播机制Broadcasting和矩阵运算
这篇文章主要介绍了Python 的矩阵传播机制Broadcasting和矩阵运算,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下2022-06-06
Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制
今天给大家带来的是Python的相关知识,文章围绕着pyecharts绘制地理图表展开,文中有非常详细的代码示例及介绍,需要的朋友可以参考下2021-06-06
python pandas轻松通过特定列的值多条件去筛选数据及contains方法的使用
这篇文章主要介绍了python pandas轻松通过特定列的值多条件去筛选数据及contains方法的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2024-02-02


最新评论