在 Python 中确定特定数字的精度和小数位数答案

【问题标题】：Determine precision and scale of particular number in Python在 Python 中确定特定数字的精度和小数位数
【发布时间】：2011-03-02 10:01:14
【问题描述】：

我在 Python 中有一个包含浮点数的变量（例如 num = 24654.123），我想确定数字的精度和比例值（在 Oracle 意义上），所以 123.45678 应该给我 (8,5 ), 12.76 应该给我 (4,2) 等等。

我最初考虑使用字符串表示（通过str 或repr），但是对于大数字来说这些都失败了（尽管我现在明白这是浮点表示的限制，这就是这里的问题）：

>>> num = 1234567890.0987654321
>>> str(num) = 1234567890.1
>>> repr(num) = 1234567890.0987654

编辑：

下面的好点。我应该澄清一下。该数字已经是一个浮点数，并且正在通过 cx_Oracle 推送到数据库。我正在尽我所能在 Python 中处理对于相应的数据库类型来说太大的浮点数，而不是执行 INSERT 和处理 Oracle 错误（因为我想处理字段中的数字，而不是记录，在一次）。我猜map(len, repr(num).split('.')) 是最接近浮点数的精度和比例的？

【问题讨论】：

标签： python string floating-point scale precision

【解决方案1】：

逗号后的多个符号。适用于int、float 和Decimal 类型。

def get_num_precision(num):
    count = 0
    while num * 10**count % 1 != 0:
        count += 1
    return count

【讨论】：

【解决方案2】：

如果需要检查精度，可以试试：

def prec_check(a,b)
  a = str(a)
  b = str(b)
  do = bool(True)
  n = 0
  while do == True:
    if a and b and a[n] == a[b]:
      n += 1
    else:
      do = false
  return n

【讨论】：

【解决方案3】：

如果需要检查对应数字的个数（a和b）

def prec_check(a, b):

  a = str(a)
  b = str(b)
  do = bool(True)
  n = 0

  while do == True:

    if a and b and a[n] == a[b]:
      n += 1

    else:
      do = false

    return n

请注意，这不适用于“十进制”模块。

【讨论】：

【解决方案4】：

我找到了另一个似乎更简单的解决方案，但我不确定它是否适用于所有情况。

   import math
   x = 1.2345678

   def flip(string):
       result = ""
       for ch in string:
           result = ch + result
      return result

   prec = int(math.log10(float(flip(str(x)))) + 1   # precision as int

【讨论】：

【解决方案5】：

似乎str 比repr 更好：

>>> r=10.2345678
>>> r
10.234567800000001
>>> repr(r)
'10.234567800000001'
>>> str(r)
'10.2345678'

【讨论】：

Lambda 函数，用于查找小数点右侧的位数lambda x: len(str(x).split('.')[-1]) if len(str(x).split('.')) > 1 else 0
如果我们想为 100.0 输入返回 0 lambda x: len(str(x).split('.')[-1]) if int(x) 1 else 0
从 Python 3.2 开始，repr 和 str 对于 float 数字不再有区别。见Why does str(float) return more digits in Python 3 than Python 2?

【解决方案6】：

获取小数点左边的位数很简单：

int(log10(x))+1

小数点右边的位数比较棘手，因为浮点值固有的不准确性。我还需要几分钟才能弄清楚这一点。

编辑：基于这个原则，这里是完整的代码。

import math

def precision_and_scale(x):
    max_digits = 14
    int_part = int(abs(x))
    magnitude = 1 if int_part == 0 else int(math.log10(int_part)) + 1
    if magnitude >= max_digits:
        return (magnitude, 0)
    frac_part = abs(x) - int_part
    multiplier = 10 ** (max_digits - magnitude)
    frac_digits = multiplier + int(multiplier * frac_part + 0.5)
    while frac_digits % 10 == 0:
        frac_digits /= 10
    scale = int(math.log10(frac_digits))
    return (magnitude + scale, scale)

【讨论】：

出于好奇，数字 14 是从哪里来的？它是独立于平台的吗？
取决于平台，但大多数平台将使用 IEEE-754。 en.wikipedia.org/wiki/… 我本可以做到 15，但我想保守一点，并确保我的四舍五入正常工作。
可以从 Python 发行版中获得，而不是硬编码 14 个吗？
@aaragon 有可能，我不知道。由于我知道的每个 Python 版本都基于 IEEE-754，所以我没有动力去寻找。
@aaragon 好奇心终于战胜了我，所以我查了一下。您要查找的数字是 sys.float_info.dig，在我的 Python 版本上是 15。

【解决方案7】：

(0) 请确认或拒绝：给您使用浮点数，这是不可避免的，您无法将数据作为十进制获取，Oracle 数据类型包括基于十进制的类型，这种基本不匹配是不可避免的。请解释任何完全或部分否认。

(1) 您的“fail for large numbers”评论具有误导性/不相关/错误——您说您的起点是浮点数，但 1234567890.0987654321 不能表示为浮点数，如 repr 的结果所示()。

(2) 也许您可以使用新的 repr（Python 2.7 和 3.1），它提供了仍然满足 float(repr(x)) == x 的 repr(x) 的最小可能精度

例如旧的 repr(1.1) 产生“1.1000000000000001”，新的 repr(1.1) 产生“1.1”

关于“我猜 map(len, repr(num).split('.')) 是最接近浮点数的精度和比例的？”：您需要一种策略来处理 (a)负数和零数 (b) 数字，例如 1.1e20

如果您需要使用 Python 2.6 或更早版本，则在 Objects/floatobject.c 中挖掘应该会为浮点对象的新 repr() 找到 C 代码。

(3) 也许如果您告诉我们相关 Oracle 数据类型的规范，我们可以帮助您设计检查以选择哪种类型可以包含给定的浮点值。

【讨论】：

0。确认，基本上。一切都设置为使用浮点数，我不相信 cx_Oracle 会处理 Decimal 类型，至少我已经设置好了。 1. 编辑更正。 2.有趣，不幸的是我落后于2.7。 3. 我正在尝试编写能够动态工作的代码，即使 Oracle 列类型的精度或比例发生变化。（哎呀，抱歉格式不好）

【解决方案8】：

浮点变量不可能。例如，键入

>>> 10.2345

给予：

10.234500000000001

因此，要从中获得 6,4，您必须找到一种方法来区分输入 10.2345 和 10.234500000000001 的用户，而使用浮点数是不可能的。这与存储浮点数的方式有关。使用decimal。

import decimal
a = decimal.Decimal('10.234539048538495')
>>> str(a)
'10.234539048538495'
>>>  (len(str(a))-1, len(str(a).split('.')[1]))
(17,15)

【讨论】：

可以使用浮点数；看我的回答。
我的回答也有效。关键是将位数限制为浮点类型的已知精度，并对结果进行四舍五入。

【解决方案9】：

我认为您应该考虑使用decimal 类型而不是float。 float 类型会产生舍入错误，因为数字在内部以二进制表示，但许多十进制数字没有精确的二进制表示。

【讨论】：

【解决方案10】：

Basically, you can't with floating point numbers. 使用小数类型会有所帮助，如果您想要非常高的精度，请考虑使用gmpy，这是 GNU 多精度库的 Python 端口。

【讨论】：