round( )函式簡介

菜鳥教程中介紹到，round() 函式作用就是，返回浮點數x的四捨五入值。

> round( x [, n]  )

引數x，n均為數值表示式，返回值為x的四捨五入值。n為保留的小數位數，不加n則只保留x四捨五入後的整數部分。

>>> round(2.3)
2
>>> round(2.45, 1)
2.5

特殊情況

上面的結果並沒有錯誤，這裡再用2.675測試一下：

>>> round(2.675, 2)
2.67

顯然結果不符合四捨五入的規則。為什麼會這樣呢？原因是：round()函式只有一個引數，不指定位數的時候，返回一個整數，而且是最靠近的整數，類似於四捨五入，當指定取捨的小數點位數的時候，一般情況也是使用四捨五入的規則，但是碰到.5的情況時，如果要取捨的位數前的小數是奇數，則直接捨棄，如果是偶數則向上取捨。

這也就解釋了上述現象。可這樣一來用round()函式取浮點數的四捨五入值不就變得不可靠了嘛？這樣的函式設計的意義何在？網上搜了一圈答案，覺得這個說法比較準確：

python3（注意python2 和 3的round()是不一樣的，這裡僅以python3作說明）中round()對浮點數的取捨遵循的是“四捨六入五平分”，“五平分”就是根據取捨的位數前的小數奇偶性來判斷，奇偶平分，符合公平性原則（四捨五入不是公平的），這樣一來也就保證了在資料量較大的情況下，篩選資料的真實性。（數學渣，不知道這樣理解對否……）

為什麼需要平分呢？原因就是部分小數無法用二進位制完整表示，如1.15，轉為二進位制將是很長的一串數字：1.0010011001100110011001100110011001100110011001100110011

那麼正確的四捨五入是否無法實現了呢？當然是有解決辦法的。比如，當你需要四捨五入保留兩位小數的時候，可以將數值乘以100再除以100.0：

>>> round(2.675 * 100)/100.0
2.68

這樣可以解決部分浮點數四捨五入的問題。為什麼是部分呢？筆者發現：

>>> round(2.135*100)/100.0
2.13

檢驗下過程：

>>> 2.135*100
213.49999999999997

WTF！是精度問題嘛！

>>> Decimal(2.135)*100
Decimal('213.4999999999999786837179272')
 

無法理解是不是！！二進位制的世界正常人真的不懂，盼望一下未來有可以直接計算十進位制的硬體誕生吧。

總結

在用round()函式進行四捨五入時，如果你對結果有十足把握，並且這就是你想要的結果，那就放心大膽地使用。不然就老老實實寫個函式來實現吧，這不是什麼難事。