python數據精度問題
一、python運算時精度問題：
1.運行時精度問題
在Python中（其他語言中也存在這個問題，這是計算機採用二進制導致的），有時候由於二進制和十進制之間對應問題會導致數值的精度問題，比如無法用有限個二進制位完整地表示0.1，因為0.1轉化為二進制之後位一個無限循環小數
print(1.1*2.2)
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2.解決方案：添加方法
需要將整數部分與小數部分單獨做處理可以解決
def multiple(m1, m2):
r=''
## 若存在浮點型，則先轉化為整數
if type( m1 )==float or type( m2 )==float:
print( "存在浮點數" )
len_m1=len( str( m1 ).split( "." )[1] )
len_m2=len( str( m2 ).split( "." )[1] )
print( "m1的小數位：", len_m1 )
print( "m2的小數位：", len_m2 )
m1=int( 10**len_m1*m1 )
m2=int( 10**len_m2*m2 )
print( "m1化為整數：", m1 )
print( "m2化為整數：", m2 )
r=str( m1*m2 )
print( "r：", r )
l=len_m1+len_m2
print( "l的總長度：", 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( "不存在浮點數" )
r=m1*m2
return r
res = multiple(1.1,2.2)
print(res)
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二、python四捨五入時精度問題：
1.使用round與浮點數格式化時候的精度問題
歸根結底是計算機存儲浮點數的問題
a1 = 0.235
a2 = round(a1,2)
a3 = '%.2f' % a1
print(a2)
print(a3)
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2.解決方案，使用Decimal函數
需要將float轉換為Decimal，該類可以通過接受字符串（務必是字符串）形式的浮點數實現相對精確的小數計算（減緩了精度誤差，但沒有消滅）
from decimal import Decimal
a1 = 0.235
a2 = Decimal(str(a1)).quantize(Decimal("0.00"))
a3 = '{:.2f}'.format(Decimal(str(a1)))
print(a2)
print(a3)
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