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BigDecimal 舍入模式（Rounding mode）中的ROUND_UNNECESSARY
翻译：舍入模式可以断言所请求的操作具有准确的结果，因此不需要舍入。如果在产生不精确结果的操作上指定了这种舍入模式，则会引发ArithmeticException。
75110编辑于 2023-05-12 - 来自专栏全栈程序员必看
Double转BigDecimal并保留两位小数出现异常: java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary
分享知识 传递快乐 Double 转 BigDecima l并保留两位小数出现异常: java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary 。 BigDecimal(d2).setScale(2); System.out.println(bigDecimal2); } 输出结果： java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary 异常分析： 使用 Double 转 BigDecimal 并保留两位小数出现异常 : java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary 的原因是：精度丢失。
1.3K20编辑于 2022-08-31 - 来自专栏bit哲学院
浮点数环境 cfenv（fenv.h）
using: to-nearest rint (2.49) = 2.0 rint (3.50) = 4.0 now rounding using: toward-zero rint ( (FE_INEXACT);//注册一个精度丢失异常 printfRounding();//重新打印当前Rounding规则 show_all_except();//重新打印当前异常状态 using: to-nearest Status: now rounding using: toward-zero Status: inexact now rounding using : to-nearest Status: now rounding using: toward-zero Status: inexact now rounding using: toward-zero Status: now rounding using: toward-zero Status: inexact overflow
81230发布于 2021-02-09 - 来自专栏全栈程序员必看
BigDecimal 保留小数位/保留两位小数「建议收藏」
向正无穷方向舍入 ROUND_DOWN Rounding mode to round towards zero. 向零方向舍入 ROUND_FLOOR Rounding mode to round towards negative infinity. 向负无穷方向舍入 ROUND_HALF_DOWN Rounding mode to round towards “nearest neighbor” unless both neighbors are the requested operation has an exact result, hence no rounding is necessary. 计算结果是精确的，不需要舍入模式 ROUND_UP Rounding mode to round away from zero.
4.1K30编辑于 2022-09-29 - 来自专栏bit哲学院
浮点数环境 cfenv（fenv.h）
using: to-nearest rint (2.49) = 2.0 rint (3.50) = 4.0 now rounding using: toward-zero rint ( (FE_INEXACT);//注册一个精度丢失异常 printfRounding();//重新打印当前Rounding规则 show_all_except();//重新打印当前异常状态 using: to-nearest Status: now rounding using: toward-zero Status: inexact now rounding using : to-nearest Status: now rounding using: toward-zero Status: inexact now rounding using: toward-zero Status: now rounding using: toward-zero Status: inexact overflow
77140发布于 2021-02-09 - 来自专栏小樱的经验随笔
Codeforces Round #434 (Div. 2, based on Technocup 2018 Elimination Round 1)&&Codeforces 861A k-roun
A. k-rounding time limit per test:1 second memory limit per test:256 megabytes input:standard input output :standard output For a given positive integer n denote its k-rounding as the minimum positive integer For example, 4-rounding of 375 is 375·80 = 30000. 30000 is the minimum integer such that it ends with Write a program that will perform the k-rounding of n. Output Print the k-rounding of n.
66580发布于 2018-04-09 - 来自专栏SAP Technical
ABAP 关于四舍五入算法
* 方法一 CALL FUNCTION 'HR_NZ_ROUNDING_DECIMALS' EXPORTING VALUE_IN = L_DATA = 1 " 设置保留几位小数 IMPORTING VALUE_OUT = L_DATA1 EXCEPTIONS no_rounding_required = 1 decimals_greater_than_10 = 2 rounding_error = 3 OTHERS
1.4K20发布于 2020-11-26 - 来自专栏SAP Technical
SAP 物料的最小订购量、及舍入值的测试
在物料主数据中，是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量（MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件(rounding value、rounding profile,后者优先级高）及信息记录中的舍入参数文件（Rounding Profile)。 如果物料主数据中存在舍入值（Rounding QTY)，则建立PO时，系统首次会将你输入的数量转为最小订购量(如果你输入的数量低于舍入值），更复杂的情况下，是可以更改你输入的采购单位的。 如果在信息记录中存在最小数量和舍入参数文件（Rounding profile），则从PR转PO时（包括使用ME59自动转换时），会自动使用舍入参数文件中的舍入值替代原有的PR数量。
2.1K20发布于 2020-11-02 - 来自专栏媒矿工厂
C3: 图像与视频通用的高性能低复杂度神经压缩器
具体来讲，soft-rounding, Kumaraswamy noise, GELU activation 提供了最主要的增益。 Soft-rounding(stage 1) 其数学表达为 \lim _{T \rightarrow 0} s_T\left(s_T(\mathbf{z})+\mathbf{u}\right)=\lfloor mathbf{z}\rceil+\mathbf{u}\rceil=\lfloor\mathbf{z}\rceil s_T 具体形式在文中附录有详细的讨论，简单直观理解，温度越高，在经过 soft-rounding 变化后越接近没有变化，而温度越低，soft-rounding 变化越接近 hard-rounding。 Kumaraswamy noise(stage 2) 由于 soft-rounding 改变了数据分布，因此先前的值域在 0-1 间的均匀噪声分布未必会获得最好的结果，作者在如何选取噪声分布的部分也做了比较详细的讨论和实验
92910编辑于 2024-01-04 - 来自专栏bit哲学院
python里的decimal类型转换
=', context.Emin print 'capitals =', context.capitals print 'prec =', context.prec print 'rounding =', context.rounding print 'flags =' pprint.pprint(context.flags) print 'traps =' pprint.pprint [python] view plain copy import decimal context = decimal.getcontext() ROUNDING_MODES = [ in ROUNDING_MODES: print '{0:10}'.format(rounding_mode.partition('_')[-1]), for precision in [ 1, 2, 3 ]: context.prec = precision context.rounding = getattr(decimal, rounding_mode
2.4K30发布于 2021-01-20 - 来自专栏python3
python小数的进位与舍去
一.基础知识准备 奇进偶舍，又称为四舍六入五成双规则、银行进位法（Banker's Rounding），是一种计数保留法，是一种数值修约规则。 数值修约（rounding off for values）——在进行具体的数字运算前，通过省略原数值的最后若干位数字，调整保留的末位数字，使最后所得到的值最接近原数值的过程。 原因就在于取整规则是采用了奇进偶舍(四舍六入)的方式,简单来说就是,整数部分为奇数,四舍五入.如果是偶数,就采用五舍六入的方式,而这个规则,就属于数值修约的规则 二.quantize quantize`（*exp* [，*rounding 实现四舍五入的方法 >>> from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP >>> Decimal('0.375').quantize(Decimal('0.00'), rounding =ROUND_HALF_UP) Decimal('0.38') >>> Decimal('0.125').quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP
2.1K10发布于 2020-01-16 - 来自专栏未闻Code
为什么你需要少看中文技术博客以及如何在Python里面精确四舍五入
这里提到了可以通过指定 rounding参数来确定进位方式。如果没有指定 rounding参数，那么默认使用上下文提供的进位方式。 现在我们来查看一下默认上下文中的进位方式是什么： >>> from decimal import getcontext>>> getcontext().rounding'ROUND_HALF_EVEN' 来实验一下： >>> Decimal(0.375).quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)Decimal('0.38')>>> Decimal 我们换一个数来测试一下： >>> Decimal(11.245).quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)Decimal('11.24')>>> Decimal('11.245').quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)Decimal('11.25') 为什么浮点数 11.245和字符串
92820发布于 2019-04-25 - 来自专栏Python技术基础
Python3 四舍五入问题详解
rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding = ROUND_HALF_UP >>> Decimal('1.275') Decimal('1.28') 了解一下decimal的八种舍入策略 在decimal中，实现了八种rounding decimal.ROUND_HALF_EVEN # 缺省策略为ROUND_HALF_EVEN >>> tc.prec = 5 # 设置5位有效数字精度 >>> tc.rounding = decimal.ROUND_HALF_UP # 设置为新的舍入策略 decimal运算中的八种舍入策略： 1） ROUND_CEILING 向正无穷（Infinity）靠近 >>> tc.rounding
4K30发布于 2021-10-11 - 来自专栏全栈程序员必看
java 四舍五入保留小数的几种方式
向正无穷方向舍入 ROUND_DOWN Rounding mode to round towards zero. 向零方向舍入 ROUND_FLOOR Rounding mode to round towards negative infinity. 向（距离）最近的一边舍入，除非两边（的距离）是相等,如果是这样，向上舍入, 1.55保留一位小数结果为1.6 ROUND_UNNECESSARY Rounding mode to assert that the requested operation has an exact result, hence no rounding is necessary. 计算结果是精确的，不需要舍入模式 ROUND_UP Rounding mode to round away from zero.
3.1K30编辑于 2022-08-31 - 来自专栏程序员的知识天地
Python里精确地四舍五入，以及你为什么需要少看垃圾博客
这里提到了可以通过指定rounding参数来确定进位方式。如果没有指定rounding参数，那么默认使用上下文提供的进位方式。 现在我们来查看一下默认上下文中的进位方式是什么： >>> from decimal import getcontext >>> getcontext().rounding 'ROUND_HALF_EVEN =ROUND_HALF_UP) Decimal('0.38') >>> Decimal('0.125').quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP 来实验一下： >>> Decimal(0.375).quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP) Decimal('0.38') >>> Decimal 我们换一个数来测试一下： >>> Decimal(11.245).quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP) Decimal('11.24') >
5.9K63发布于 2019-05-15 - 来自专栏Python无止境
如何在 Python 里面精确四舍五入？
这里提到了可以通过指定 rounding参数来确定进位方式。如果没有指定 rounding参数，那么默认使用上下文提供的进位方式。 现在我们来查看一下默认上下文中的进位方式是什么： >>> from decimal import getcontext>>> getcontext().rounding'ROUND_HALF_EVEN' 来实验一下： >>> Decimal(0.375).quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)Decimal('0.38')>>> Decimal 我们换一个数来测试一下： >>> Decimal(11.245).quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)Decimal('11.24')>>> Decimal('11.245').quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)Decimal('11.25') 为什么浮点数 11.245和字符串
5.4K50发布于 2019-04-23 - 来自专栏编程创造城市
python中四舍五入，颠覆你的想象
首先，导入 from decimal import Decimal, Context, ROUND_HALF_UP 然后，开始四射五入法 >>> a=decimal.Context(prec=5,rounding 123.455') >>> a Decimal('123.46') 注意错误的方式和正确的方式 X=123.455 错误的方式，参数没有转为字符串 >>> a=decimal.Context(prec=5,rounding decimal.ROUND_HALF_UP).create_decimal(x) >>> a Decimal('123.45’) 正确的方式，需要先将x转为字符串 >>> a=decimal.Context(prec=5,rounding 参数2是rounding参数，改为ROUND_HALF_UP作为四舍五入方式。
83230发布于 2019-08-26 - 来自专栏css小迷妹
typeHandlers 类型处理器分析
java.math.RoundingMode"/> </typeHandlers> 也可以在映射器文件中设定： <mapper namespace="org.apache.ibatis.submitted.<em>rounding</em>.Mapper "> <resultMap type="org.apache.ibatis.submitted.<em>rounding</em>.User" id="usermap"> <id column="id" property
33940发布于 2021-10-08 - 来自专栏大数据生态
踩坑实录：别被 extended_bounds 骗了！ES 直方图聚合的边界陷阱
这个 offset 是根据时区、rounding 等因素计算出来的。为什么会越界？ LongBounds 的 round 方法在 LongBounds.java 中有一个重要的方法：LongBounds round(Rounding rounding) { // Extended bounds shouldn't be affected by the offset Rounding effectiveRounding = rounding.withoutOffset() 这个方法会移除 offset 后再进行 rounding。2.
7725357编辑于 2026-01-09 - 来自专栏Coco的专栏
现代 CSS 解决方案：数学函数 Round
, <valueToRound> , <roundingInterval> ) 可以看到，它最多可以接收 3 个参数，并且第一个参数是可选参数： <rounding-strategy>：可选参数，表示舍入策略 )); /* 最终计算值：100px */ } div.box-2 { height: round(up, 110px, var(--rounding-interval)); /* 最终计算值：125px */ } div.box-3 { height: round(down, 120px, var(--rounding-interval)); /* 最终计算值：100px */ } div.box -4 { height: round(to-zero, 120px, var(--rounding-interval)); /* 最终计算值：100px */ } div.box-5 { height : round(120px, var(--rounding-interval)); /* 最终计算值：125px */ } 结果如下： 图中背景一个格子的大小是 25px round 能解决什么问题
78720编辑于 2023-09-06
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