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3.1 数字的四舍五入
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问题
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你想对浮点数执行指定精度的舍入运算。
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解决方案
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对于简单的舍入运算，使用内置的 ``round(value, ndigits)`` 函数即可。比如：
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.. code-block:: python
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>>> round(1.23, 1)
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1.2
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>>> round(1.27, 1)
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1.3
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>>> round(-1.27, 1)
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-1.3
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>>> round(1.25361,3)
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1.254
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>>>
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当一个值刚好在两个边界的中间的时候， ``round`` 函数返回离它最近的偶数。
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也就是说，对1.5或者2.5的舍入运算都会得到2。
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传给 ``round()`` 函数的 ``ndigits`` 参数可以是负数，这种情况下，
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舍入运算会作用在十位、百位、千位等上面。比如：
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.. code-block:: python
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>>> a = 1627731
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>>> round(a, -1)
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1627730
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>>> round(a, -2)
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1627700
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>>> round(a, -3)
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1628000
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>>>
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讨论
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不要将舍入和格式化输出搞混淆了。
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如果你的目的只是简单的输出一定宽度的数，你不需要使用 ``round()`` 函数。
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而仅仅只需要在格式化的时候指定精度即可。比如：
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.. code-block:: python
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>>> x = 1.23456
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>>> format(x, '0.2f')
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'1.23'
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>>> format(x, '0.3f')
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'1.235'
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>>> 'value is {:0.3f}'.format(x)
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'value is 1.235'
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>>>
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同样，不要试着去舍入浮点值来"修正"表面上看起来正确的问题。比如，你可能倾向于这样做：
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.. code-block:: python
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>>> a = 2.1
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>>> b = 4.2
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>>> c = a + b
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>>> c
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6.300000000000001
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>>> c = round(c, 2) # "Fix" result (???)
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>>> c
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6.3
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>>>
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对于大多数使用到浮点的程序，没有必要也不推荐这样做。
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尽管在计算的时候会有一点点小的误差，但是这些小的误差是能被理解与容忍的。
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如果不能允许这样的小误差(比如涉及到金融领域)，那么就得考虑使用 ``decimal`` 模块了，下一节我们会详细讨论。
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