3.1 数字的四舍五入

## 问题 你想对浮点数执行指定精度的舍入运算。 ## 解决方案 对于简单的舍入运算，使用内置的 `round(value, ndigits)` 函数即可。比如： >>> round(1.23, 1) 1.2 >>> round(1.27, 1) 1.3 >>> round(-1.27, 1) -1.3 >>> round(1.25361,3) 1.254 >>> 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。也就是说，对1.5或者2.5的舍入运算都会得到2。 传给 `round()` 函数的 `ndigits` 参数可以是负数，这种情况下，舍入运算会作用在十位、百位、千位等上面。比如： >>> a = 1627731 >>> round(a, -1) 1627730 >>> round(a, -2) 1627700 >>> round(a, -3) 1628000 >>> ## 讨论 不要将舍入和格式化输出搞混淆了。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。而仅仅只需要在格式化的时候指定精度即可。比如： >>> x = 1.23456 >>> format(x, '0.2f') '1.23' >>> format(x, '0.3f') '1.235' >>> 'value is {:0.3f}'.format(x) 'value is 1.235' >>> 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： >>> a = 2.1 >>> b = 4.2 >>> c = a + b >>> c 6.300000000000001 >>> c = round(c, 2) # "Fix" result (???) >>> c 6.3 >>> 对于大多数使用到浮点的程序，没有必要也不推荐这样做。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。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。