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概述
在大多数解决浮点数的场景中,为了进步可读性,往往只须要准确到 2 位或 3 位,一般来说,罕用的办法有两种。
fmt.Sprintf()
package main
import "fmt"
func main() {
pi := 3.1415926
s1 := fmt.Sprintf("%.2f", pi) // 保留 2 位小数
fmt.Printf("%T %v\n", s1, s1)
s2 := fmt.Sprintf("%.1f", pi) // 保留 1 位小数
fmt.Printf("%T %v\n", s2, s2)
}
// $ go run main.go
// 输入如下
/**
string 3.14
string 3.1
*/
通过调用 fmt.Sprintf()
办法转换非常简单,然而 不足之处在于返回值是一个字符串 ,
如果须要保留精度的值仍然要求为 浮点型
,可能须要应用二次 类型转换,不太敌对。
math 包
实质上是通过两个 浮点型
数字进行计算,最初依据须要的精度,进行四舍五入。例如 12345 / 100 = 123.45
, 保留 1 位小数等于 123.5
。
package main
import (
"fmt"
"math"
)
func main() {
pi := 3.1415926
var ratio float64 // 应用一个变量作为精度范畴, 比方 2 位小数时,精度范畴应该为 100
ratio = math.Pow(10, 2) // 计算精度范畴,2 位小数 = 100
s1 := math.Round(pi*ratio) / ratio // 保留 2 位小数
fmt.Printf("%T %v\n", s1, s1)
ratio = math.Pow(10, 1) // 计算精度范畴,1 位小数 = 10
s2 := math.Round(pi*ratio) / ratio // 保留 1 位小数
fmt.Printf("%T %v\n", s2, s2)
}
通过调用 math 包
办法转换,除了能够保留精度外,还能够保障转换后的值仍然是一个 浮点型
。
然而该办法在一些 边缘场景
中,可能会报错,例如须要转化的数值曾经是一个 很大的浮点型数字
,这时候再乘以精度范畴值,
可能会产生 溢出。
实际
如果对场景产生的数据没方法做到 100%
预测,倡议:
- 应用
fmt.Sprintf()
将数字
转为字符串
- 应用 类型转换,将
字符串
转化为浮点型
扩大浏览
- 溢出
分割我
正文完