[Python] round() 四捨五入…的小坑

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程式乾貨

4 min readOct 25, 2020

處理數據遇到的小坑，紀錄一下～
之前用 python 處理小數點四捨五入，很慣性地就用 round 這個內建函數，但當我輸入以下數值、想要四捨五入到小數點後一位時，就發現不太妙：

# 輸出結果：
3.1
3.2
4.2
4.2

慘～這樣我算的數據不就都全錯了ＱＱ

所以到底花生省魔術？

具體原因跟 python 儲存 float浮點數的格式有關，其實電腦儲存數字都是用二進制的方式，但是對於許多十進制的小數點、大部分都無法以精準的浮點數做儲存，電腦只會給它一個非常接近的近似值，我們使用 python 的內建函數 format 來查看：

# 打印結果
3.14999999999999991118215802998747676610946655273438
4.15000000000000035527136788005009293556213378906250

從上面的結果可以看出，在電腦裡面儲存 3.15 並不是我們肉眼看到的 3.15 ＸＤＤ，而是 3.1499999... 。因此給 round 函數做判斷要四捨五入至小數點後一位時，當然不會如預期地出現 3.2。

解決方法（2023.05.31 更新）

在 Python 若要進行精確的浮點數運算，我們需要內建的 decimal 模組。概念做法是將二進制轉換成十進制數字後，再用 quantize 進行四捨五入，裡頭有個參數 rounding 可以設定強制四捨五入 ROUND_HALF_UP ：

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

print(Decimal(str(3.15)).quantize(Decimal('0.1'), rounding=ROUND_HALF_UP)) #3.2
print(Decimal(str(3.16)).quantize(Decimal('0.1'), rounding=ROUND_HALF_UP)) #3.2
print(Decimal(str(4.15)).quantize(Decimal('0.1'), rounding=ROUND_HALF_UP)) #4.2
print(Decimal(str(4.16)).quantize(Decimal('0.1'), rounding=ROUND_HALF_UP)) #4.2
print(Decimal(str(3.25)).quantize(Decimal('0.1'), rounding=ROUND_HALF_UP)) #3.3

再來寫一版 round_v3 吧

比較值得注意的，是 quantize 在精確度是用 0.1, 0.01,… 表示，這部分比較不直覺，要多一步轉換（我笨笨地寫個 for loop 處理，對 format 不熟…）。最後記得，因為一開始有轉換成 decimal ，最後 return 前要再轉回來 float 資料格式上才不會錯誤，以利後續處理。

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

def round_v3(num, decimal):
    str_deci = 1
    for _ in range(decimal):
        str_deci = str_deci / 10
    str_deci = str(str_deci)
    result = Decimal(str(num)).quantize(Decimal(str_deci), rounding=ROUND_HALF_UP)
    result = float(result)
    print(result)
    return result

print(round_v3(3.15, 1))
print(round_v3(3.16, 1))
print(round_v3(4.15, 1))
print(round_v3(4.26, 1))
print(round_v3(3.25, 1))

# 輸出結果
3.2
3.2
4.2
4.3
3.3

這樣之後就用自己版本的 round_v3() 來做四捨五入就好啦～完成！

解決方法（已失效，感謝 Ling 提出）

2023.05.31 更新
因為電腦無法用二進制精準的儲存十進制的小數點，所以在 np.round() 的時候，電腦其實是採取四捨、六入、五平分的概念：如果數字五的前一位數是偶數、無條件捨去；若前一位是奇數、無條件進位。

網路上有些解法是把 float 轉換成 decimal、再做四捨五入，但身為資料處理者，一定很常用 numpy 套件，剛好 numpy 也有 round函數可以幫我們解決這個問題：

# 輸出結果：
3.2
3.2
4.2
4.2

好人做到底

我們也可以寫一個自己版本的 round 函數，但要注意的是原始的輸入值會是 float，使用 numpy 所返回的值會是一個 np.float 格式的物件，我們要再把它轉回成 float 形式、以利後續資料分析及使用：

# 輸出
3.1
3.2