为什么 python 将 0.5 舍入到 0 - Python

在 Python 中，当一个浮点型数字以 .5 结尾时，它将被舍入到最接近的偶数。例如，0.5 将舍入为 0，1.5 将舍入为 2。

这是一个 IEEE 754 浮点数标准的规定，在计算机内部存储浮点数时，由于精度限制，会存在一个很小的近似误差。为了避免这个误差在进行计算时被放大，IEEE 754 标准规定了浮点数舍入方式，即将最接近的偶数作为结果。这种舍入方式被称为“银行家舍入法”或“四舍六入五取偶”。

下面是一个例子，展示了 Python 中的浮点型数字被舍入到最接近的偶数的示例：

>>> round(1.5)
2

>>> round(2.5)
2

>>> round(3.5)
4

>>> round(4.5)
4

>>> round(0.5)
0

>>> round(-0.5)
0

>>> round(-1.5)
-2

在上述代码中，我们使用了 round() 函数来对浮点型数字进行舍入。

需要注意的是，round() 函数四舍五入的方式不是“四舍五入取整”，而是“银行家舍入法”。因此如果舍入的小数位是 5，它会被舍入到最接近的偶数。如果小数位是 5 且前一位是偶数，则舍入后的数字末尾为偶数，否则为奇数。这和其他语言（如 Java）中的舍入方式可能不同。

总之，在 Python 中将 0.5 舍入为 0 是符合 IEEE 754 标准的，也是一种可以有效减少近似误差的舍入方式。在进行任何计算时，都需要注意浮点数精度的限制，尤其是在需要高精度计算时，应该使用 Decimal 类型或其他高精度计算库。