Python round()太慢，降低精度的更快方法？

我正在执行以下操作:

TOLERANCE = 13
some_float = ...
round(some_float, TOLERANCE)

该程序运行了很多次，因此性能很重要。由于浮点表示错误，我不得不舍入some_float。我实际上不需要那种意义上的“四舍五入”，只需删除13个尾随数字即可。

有没有更快的方法可以做到这一点？

最佳答案

我已经做了一些工作来比较round(some_float, TOLERANCE)和int(some_float * p + 0.5)/p(其中p为10**TOLERANCE)，这是结果:

回合:6.20秒

int除法和乘法:3.53

我的板凳:

import time


TOLERANCE = 5
some_float = 12.2439924563634564564564
nb_loops = 10000000

start_time = time.time()
for _ in range(nb_loops):
    r1 = round(some_float, TOLERANCE)
print(r1,time.time()-start_time)

start_time = time.time()
p = float(10**TOLERANCE)
for _ in range(nb_loops):
    r2 = int(some_float * p + 0.5)/p
print(r2,time.time()-start_time)

结果:

12.24399 6.208600997924805
12.24399 3.525486946105957

因此int解决方案速度更快。 round可能更擅长处理负数的舍入(正如某人评论的那样，它会进行很多额外的调用，因此代码更加复杂)。根据输入数字的符号，四舍五入可能会有所不同。精度与原始速度的比较。

添加0.5或不舍入或截断。这似乎是一个细节，但是int解决方案(假设10**TOLERANCE是预先计算的)似乎更快。

如果您想使用该技术，可能会想将舍入代码放入函数中:

TOLERANCE = 5
p = float(10**TOLERANCE)
def my_round_5(some_float):
    return int(some_float * p + 0.5)/p

并这样称呼它:

r2 = my_round(some_float)

那仍然比round还要快，但是比使用内联公式要慢一些(因为函数调用不是免费的)

请注意，我使用的是p = float(10**TOLERANCE)而不是p = 10**TOLERANCE，因此该代码与python 2兼容(否则由于整数除法，它将截断小数部分)

关于Python round()太慢，降低精度的更快方法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/44920655/

tolerance

Python round()太慢，降低精度的更快方法？