Python、与变量不同的舍入和硬编码值

Question

我有一个简单的数学公式，结果是一个十进制数(0.97745)，我想将其舍入为4个数字。当我从我的求值变量中这样做时，我得到了(0.9774)，但是当我将这个数字硬编码到函数round()中时，我得到了0.9775

以下是代码

zero = 0.9700
effective_beta = 0.00745
loan = {}
loan['beta2'] = 0.0
loan['beta3']  = 0.0
mrktdiff_2 =0.08880400
mrktdiff_3 = 0.026463592000

forecasted_pt = (float(zero) + float(effective_beta) + float(loan['beta2'] or 0.) * float(mrktdiff_2) +
                              float(loan['beta3'] or 0.) * float(mrktdiff_3))
                          
print("before rounding forecastedpt is ")
print(forecasted_pt)
print("after rounding")
print(round(forecasted_pt,4))
print("Dont get this part")
print(round(0.97745,4))

我之所以使用浮点型运算符，是因为这些变量是动态的，有时会导致字符串/空值。

同样，当我在php中运行同样的代码时，我得到了0.9775的值。

编辑:我在katacoda.com编辑器中运行代码，得到以下结果：

before rounding forecastedpt is
0.97745
after rounding
0.9774
Dont get this part
0.9775

但是在repl.com中运行它，我得到的第一个值是: 0.97744999999999，所以我猜它可能是表达式本身的精度

Answer 1

试试看：

zero = 0.9700
effective_beta = 0.00745
loan = {}
loan['beta2'] = 0.0
loan['beta3']  = 0.0
mrktdiff_2 =0.08880400
mrktdiff_3 = 0.026463592000

forecasted_pt = (float(zero) + float(effective_beta) + float(loan['beta2'] or 0.) * float(mrktdiff_2) + float(loan['beta3'] or 0.) * float(mrktdiff_3))

print("before rounding forecastedpt is ")
print(forecasted_pt)
print("after rounding")
print(round(forecasted_pt,5))
numb = round(forecasted_pt,5)
print(round(numb,4))
print("Dont get this part")
print(round(0.97745,4))

输出：

before rounding forecastedpt is 
0.9774499999999999
after rounding
0.97745
0.9775
Dont get this part
0.9775

任何语言中的round函数都不会舍入所有的整数，它会将数字去掉，只舍入最后一个数字。

Answer 2

来自python documentation

注意:对于浮点数，()的行为可能令人惊讶:例如，round(2.675，2)给出2.67，而不是预期的2.68。这不是一个bug:这是因为大多数小数不能精确地表示为浮点数。有关更多信息，请参见Floating Point Arithmetic：问题和限制。

Answer 3

试试这个:我记得10年前在我的统计课上。我的教授一直建议我们将计算四舍五入到6个小数点，因为统计都是关于估计的，它很重要。

zero = 0.9700
effective_beta = 0.00745
loan = {}
loan['beta2'] = 0.0
loan['beta3']  = 0.0
mrktdiff_2 =0.08880400
mrktdiff_3 = 0.026463592000

forecasted_pt = round((float(zero) + float(effective_beta) + float(loan['beta2'] or 0.) * float(mrktdiff_2) + float(loan['beta3'] or 0.) * float(mrktdiff_3)),6)


print(round(forecasted_pt,4))