python 浮点数四舍五入需要注意的地方


Posted in Python onAugust 18, 2020

本文主要分享基于python的数据分析三方库pandas,numpy的一次爬坑经历,发现并分析了python语言对于浮点数精度处理不准确的问题,并在最后给出合理的解决方案。如果你也在用python处理数据,建议看一下,毕竟0.1的误差都可能造成比较大的影响。

问题出现

早上到了公司,领导发了几个文件过来,说这两天测试环境跑出来的数据,与实际情况有所出入,看看哪出的问题,尽快解决···

开始排查

先对比数据,发现并不是所有的数据都出现问题,只有10%左右的数据有这个问题,说明应该不是逻辑上的问题,初步判断可能为个别情况需要特殊处理,考虑不周导致
检查梳理各个运算模块,用debug断点调试一波,确定了数据出现偏差的模块
通过单独测试这个单元模块最终确定,涉及到两数相除结果为0.5(浮点数)的地方有问题
预期结果:np.round(0.5)=1,实际运算结果:np.round(0.5)=0,于是我做了如下的试验

# 基于python3.7版本 
>>> import numpy as np 
 
# 先看看 0 < x < 1 这个范围的结果,发现有问题 
>>> np.round(0.50) 
0.0 
>>> np.round(0.51) 
1.0 
>>> np.round(0.49) 
0.0 
 
# 我担心是不是只有小数点为.5的都会呈现这种问题,所以测试了 x > 1的结果,发现还是有问题 
>>> np.round(1.5) 
2.0 
>>> np.round(2.5) 
2.0 
>>> np.round(3.5) 
4.0 
>>> np.round(4.5) 
4.0

通过对比,发现确实涉及到.5的值会有些和预想的不同,看看啥原因

分析问题

确实发现了关于浮点数(.5出现了理解上的偏差),看看官方文档怎么解释这个现象

numpy.around(a, decimals=0, out=None)[source]
Evenly round to the given number of decimals.

# 对于恰好介于四舍五入的十进制值之间的中间值(.5),NumPy会四舍五入为最接近的偶数值。
# 因此1.5和2.5四舍五入为2.0,-0.5和0.5四舍五入为0.0,依此类推。
For values exactly halfway between rounded decimal values,
NumPy rounds to the nearest even value.
Thus 1.5 and 2.5 round to 2.0, -0.5 and 0.5 round to 0.0, etc.

# np.around使用快速但有时不精确的算法来舍入浮点数据类型。
# 对于正小数,它等效于np.true_divide(np.rint(a * 10 **小数),10 **小数),
# 由于IEEE浮点标准[1]和 十次方缩放时引入的错误
np.around uses a fast but sometimes inexact algorithm to round floating-point datatypes.
For positive decimals it is equivalent to np.true_divide(np.rint(a * 10**decimals), 10**decimals),
which has error due to the inexact representation of decimal fractions in the IEEE floating point standard [1]
and errors introduced when scaling by powers of ten

  • 其实也就是说:对于带有.5这种刚好介于中间的值,返回的是相邻的偶数值
  • 白话解释:如果一个数字带有浮点数(.5),整数部分为偶数,则返回这个偶数;整数部分奇数,则返回这个奇数+1的偶数
  • 规律解释:如果整数部分能够整除2,则返回整数部分;如果整数部分不能整除2,则返回整数部分 +1

解决问题

先不做任何改动,看下数据误差的情形

# 我们为了先看下现象,构造如下案例 
import pandas as pd 
import numpy as np 
 
df = pd.DataFrame({"num1": [1, 1, 1.5, 5, 7.5], "num2": [2, 3, 1, 6, 3]}) 
 
df["真实值"] = df["num1"] / df["num2"] 
# 看下round函数过后的结果 
df["偏差值"] = np.round(df["num1"] / df["num2"])

原始结果图片如下

python 浮点数四舍五入需要注意的地方

不做处理,期望值和偏差值不等的情况出现

我的解决方案

  • 我根据我的精度要求,构建精度范围所需要保留的小数点的最后一位,通过这个数字是否为5,判断是否需要向上取整
  • 举例来说,本案例中我只需要保留整数部分的数据,那么我只需要确定小数点后第一位是否是数字5就可以了

上代码

import pandas as pd 
import numpy as np 
import math 
 
df = pd.DataFrame({"除数": [1, 1, 1.5, 5, 7.5], "被除数": [2, 3, 1, 6, 3]}) 
 
# 记录真实值 
df["真实值"] = df["除数"] / df["被除数"] 
 
# 记录整数部分 
df["辅助整数列"] = df["真实值"].apply(lambda x: math.modf(x)[1]) 
 
# 记录小数部分,因为我的最后结果精度为只保留整数部分,所以我只需要保留一个小数点位进行判断是否需要进位操作 
df["辅助小数列"] = df["真实值"].apply(lambda x: str(math.modf(x)[0]).split(".")[1][0]) 
 
# 小数点后的第一位是为5,则向上取整,不是5则调用原np.round就行了 
df["期望值修正"] = df.apply(lambda x: x.辅助整数列 + 1 if (x.辅助小数列 == "5") else np.round(x.真实值), axis=1)

结果如下所示

python 浮点数四舍五入需要注意的地方

以上就是python 四舍五入需要注意的地方的详细内容,更多关于python 四舍五入的资料请关注三水点靠木其它相关文章!

Python 相关文章推荐
使用python获取CPU和内存信息的思路与实现(linux系统)
Jan 03 Python
Python base64编码解码实例
Jun 21 Python
一篇文章入门Python生态系统(Python新手入门指导)
Dec 11 Python
举例讲解Python面相对象编程中对象的属性与类的方法
Jan 19 Python
十条建议帮你提高Python编程效率
Feb 16 Python
python输出带颜色字体实例方法
Sep 01 Python
django formset实现数据表的批量操作的示例代码
Dec 06 Python
pytorch-RNN进行回归曲线预测方式
Jan 14 Python
pytorch构建多模型实例
Jan 15 Python
python opencv圆、椭圆与任意多边形的绘制实例详解
Feb 06 Python
python爬虫库scrapy简单使用实例详解
Feb 10 Python
pandas统计重复值次数的方法实现
Feb 20 Python
Python filter过滤器原理及实例应用
Aug 18 #Python
Python lambda表达式原理及用法解析
Aug 18 #Python
python 使用建议与技巧分享(四)
Aug 18 #Python
Python正则re模块使用步骤及原理解析
Aug 18 #Python
python使用建议技巧分享(三)
Aug 18 #Python
python3跳出一个循环的实例操作
Aug 18 #Python
OpenCV图片漫画效果的实现示例
Aug 18 #Python
You might like
百度站点地图(百度sitemap)生成方法分享
2014/01/09 PHP
PHP实现文件下载断点续传详解
2014/10/15 PHP
php设计模式之代理模式分析【星际争霸游戏案例】
2020/03/23 PHP
JavaScript执行效率与性能提升方案
2012/12/21 Javascript
JS delegate与live浅析
2013/12/21 Javascript
js监听鼠标点击和键盘点击事件并自动跳转页面
2014/09/24 Javascript
javascript实现动态加载CSS
2015/01/26 Javascript
js中跨域方法原理详解
2015/07/19 Javascript
深入JavaScript高级程序设计之对象、数组(栈方法,队列方法,重排序方法,迭代方法)
2015/12/01 Javascript
JavaScript+html5 canvas绘制渐变区域完整实例
2016/01/26 Javascript
jQuery设置Easyui校验规则(推荐)
2016/11/21 Javascript
angular.js指令中transclude选项及ng-transclude指令详解
2017/05/24 Javascript
vue之数据交互实例代码
2017/06/16 Javascript
自定义类似于jQuery UI Selectable 的Vue指令v-selectable
2017/08/23 jQuery
vue 运用mock数据的示例代码
2017/11/07 Javascript
JavaScript实现一个带AI的井字棋游戏源码
2018/05/21 Javascript
详解如何在vue项目中使用layui框架及采坑
2019/05/05 Javascript
Vue中的组件及路由使用实例代码详解
2019/05/22 Javascript
[04:14]从西雅图到上海——玩家自制DOTA2主题歌曲应援TI9
2019/07/11 DOTA
浅谈Python中的数据类型
2015/05/05 Python
python实现12306火车票查询器
2017/04/20 Python
深入理解Django中内置的用户认证
2017/10/06 Python
python常用库之NumPy和sklearn入门
2019/07/11 Python
pytorch+lstm实现的pos示例
2020/01/14 Python
浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)
2020/02/20 Python
基于python实现操作git过程代码解析
2020/07/27 Python
python正则表达式re.match()匹配多个字符方法的实现
2021/01/27 Python
信用社员工先进事迹材料
2014/02/04 职场文书
高中军训第一天感言
2014/03/06 职场文书
表彰大会策划方案
2014/05/13 职场文书
毕业生学校推荐信范文
2014/05/21 职场文书
社区清明节活动总结
2014/07/04 职场文书
安全生产工作汇报
2014/10/28 职场文书
建议书的格式及范文
2015/09/14 职场文书
Python机器学习应用之基于线性判别模型的分类篇详解
2022/01/18 Python
WCG2010 星际争霸决赛 Flash vs Goojila 1 星际经典比赛回顾
2022/04/01 星际争霸