Python 程式設計的世界

用Python指定數字的位數｜顯示、四捨五入與應用範例解析

Python 實踐指南
佐川 直弘 | Naohiro Sagawa
By 佐川 直弘 | Naohiro Sagawa (運営者)
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目次

1. 前言

Python 是一種在數值處理上非常靈活的程式語言，而指定數字的位數則是在確保資料易讀性與一致性上非常關鍵的操作。本文將說明如何在 Python 中指定數值的位數，並透過初學者也能理解的實務範例與注意事項，全面介紹可靈活應用的技巧。

2. 在 Python 中指定數字位數的基本方法｜控制小數點後的顯示

為什麼指定位數很重要？

在以下情境中，指定數字位數會非常有幫助：

  • 提升資料的可讀性：特別是在處理財務資料或統計結果等大量數字的情況下非常有效。
  • 統一數據的精度：在製作圖表或報告時，有助於保持資料的一致性。

指定小數點後位數的基本方法

  1. 使用 format() 方法來指定位數
   # 顯示小數點後兩位
   num = 123.456
   formatted = "{:.2f}".format(num)
   print(formatted)  # 輸出: 123.46
  • "{:.2f}" 表示「顯示到小數點後兩位」的格式設定。
  1. 使用 f-string 的簡潔寫法（Python 3.6 之後支援）
   # 顯示小數點後兩位
   num = 123.456
   formatted = f"{num:.2f}"
   print(formatted)  # 輸出: 123.46
  • 與 format() 方法效果相同，但語法更簡潔。
  1. 使用 % 格式化的方式（較舊的方法）
   # 顯示小數點後兩位
   num = 123.456
   formatted = "%.2f" % num
   print(formatted)  # 輸出: 123.46
  • 雖是舊式寫法，但在一些舊的程式碼中仍然常見。

注意事項

  • format() 或 f-string 僅將數值格式化為字串，原本的數值本身並不會改變。
  • 若需要進行包含精度控制的運算，建議搭配使用四捨五入或無條件捨去的處理方式。

3. 指定整數部分的位數｜零補齊與空白補齊的使用方式

零補齊的方法

零補齊（Zero-padding）是在顯示數字時補上前導的零，使其符合指定的位數。這在格式化 ID 或代碼時非常實用。

# 補零使其成為5位數
num = 42
formatted = "{:05d}".format(num)
print(formatted)  # 輸出: 00042

使用空白補齊進行右對齊與左對齊

空白補齊（Space-padding）可用於排列整齊的資料輸出，使數值更容易閱讀。

# 右對齊顯示5位數
num = 42
formatted = "{:>5}".format(num)
print(formatted)  # 輸出: "   42"

# 左對齊顯示5位數
formatted = "{:<5}".format(num)
print(formatted)  # 輸出: "42   "

應用範例

  • 客戶 ID 或產品代碼的格式化
  • 表格資料的整齊顯示（例如 CSV 檔或終端輸出）

4. 取得數值的位數｜針對整數與小數的情境解說

取得整數的位數

若要取得整數的位數，可以將數字轉換為字串，並計算其長度。

# 取得整數的位數
num = 12345
length = len(str(abs(num)))
print(length)  # 輸出: 5

取得小數的位數

若要取得小數點後的位數，可以將數值轉為字串並以小數點分割。

# 取得小數的位數
num = 123.456
decimal_part = str(num).split('.')[1]
length = len(decimal_part)
print(length)  # 輸出: 3

注意事項

  • 如果數值沒有小數點（即是整數），上述方法會產生錯誤，因此務必加上錯誤處理機制。

5. 應用範例｜指定位數在實務中的具體應用情境

在實際業務或專案中，Python 指定位數的方法被廣泛應用。以下將介紹幾個常見的應用情境及對應的實作範例。

金融資料的格式化

在金融資料中，統一貨幣的小數點位數有助於提升資料的可視性與專業度。

# 金融資料格式化範例
amount = 12345.678
formatted = f"¥{amount:,.2f}"
print(formatted)  # 輸出: ¥12,345.68
  • 重點說明:
  • :,.2f 代表千位分隔與小數點後兩位的格式設定。
  • 加上貨幣符號（如¥）可提升可讀性與辨識度。

科學計算的結果輸出

在科學領域中，常需要統一數值的精度以進行比較或報告。

# 科學計算範例
result = 0.123456789
formatted = f"{result:.5f}"
print(formatted)  # 輸出: 0.12346
  • 重點說明:
  • 透過指定小數點位數來統一結果的精度。
  • 特別適合輸出至 CSV 或報告中使用。

日誌資料與 ID 格式化

在系統日誌或資料庫中使用的 ID，通常會透過補零方式來保持格式一致。

# 日誌 ID 格式化範例
log_id = 42
formatted_id = f"LOG-{log_id:05d}"
print(formatted_id)  # 輸出: LOG-00042
  • 重點說明:
  • 將 ID 或編號格式化為固定長度，有助於保持資料一致性。

與 Python 函式庫的整合範例

在 Pandas、NumPy 等數據處理函式庫中，指定數字的位數有助於資料的統一與美觀。

使用 Pandas 的範例:

import pandas as pd

# 建立資料框
data = {'金額': [12345.678, 9876.543, 456.789]}
df = pd.DataFrame(data)

# 格式化為小數點後兩位
df['金額'] = df['金額'].map(lambda x: f"{x:.2f}")
print(df)
  • 輸出範例:
         金額
  0  12345.68
  1   9876.54
  2    456.79
  • 重點說明:
  • 使用 .map() 可批次格式化資料框中的數值。
  • 統一小數位數能讓整體資料格式更整齊一致。

6. 使用 Python 進行數值的四捨五入與注意事項

Python 提供多種便利的函式來進行數值的四捨五入與切捨處理。以下將說明常見的方法與注意點。

使用 round() 函式進行四捨五入

round() 函式可以依指定的位數進行四捨五入。

基本用法

# 小數點後保留兩位，並四捨五入
num = 123.456
rounded = round(num, 2)
print(rounded)  # 輸出: 123.46
  • 第一個參數：要四捨五入的數值
  • 第二個參數：要保留的小數位數

整數的四捨五入

# 將小數四捨五入為整數
num = 123.456
rounded = round(num)
print(rounded)  # 輸出: 123

注意事項

  • round() 採用的是銀行家四捨五入（round half to even），可能與直覺的結果不同。
  print(round(2.5))  # 輸出: 2
  print(round(3.5))  # 輸出: 4
  • 若想避免上述行為，可使用 decimal 模組（下節說明）。

使用 math.floor() 函式進行無條件捨去

math.floor() 會將數值向下取整（捨去小數部分）。

基本用法

import math

# 小數點以下捨去
num = 123.456
floored = math.floor(num)
print(floored)  # 輸出: 123

指定小數位數捨去

# 保留小數點後兩位並捨去
num = 123.456
floored = math.floor(num * 100) / 100
print(floored)  # 輸出: 123.45
  • 要控制小數位數時，需使用乘法與除法進行縮放處理。

使用 math.ceil() 函式進行無條件進位

math.ceil() 會將數值向上取整（無條件進位）。

基本用法

import math

# 小數點以下進位
num = 123.456
ceiled = math.ceil(num)
print(ceiled)  # 輸出: 124

指定小數位數進位

# 保留小數點後兩位並進位
num = 123.451
ceiled = math.ceil(num * 100) / 100
print(ceiled)  # 輸出: 123.46

使用 decimal 模組進行高精度四捨五入

decimal 模組可用來避免浮點數誤差，並進行自訂的四捨五入處理。

基本用法

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

# 小數點後兩位四捨五入
num = Decimal("123.455")
rounded = num.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded)  # 輸出: 123.46

優點

  • 適用於對精度要求高的金融或科學計算。
  • 可以明確指定如 ROUND_HALF_UP 的四捨五入方式。

各函式使用時的比較重點

函式用途注意事項
round()一般四捨五入預設為偶數四捨五入（銀行家捨入法）
math.floor()無條件捨去需自行進行位數縮放
math.ceil()無條件進位需自行進行位數縮放
decimal 模組高精度計算與自訂捨入需指定適當的捨入模式

應用範例｜活用四捨五入進行資料處理

格式化銷售資料

sales = [1234.567, 987.654, 456.789]
rounded_sales = [round(sale, 2) for sale in sales]
print(rounded_sales)  # 輸出: [1234.57, 987.65, 456.79]

避免計算誤差

from decimal import Decimal

num1 = Decimal("0.1")
num2 = Decimal("0.2")
result = num1 + num2
print(result)  # 輸出: 0.3
  • 可完全避免浮點數的誤差問題。

7. 總結

本文全面介紹了在 Python 中如何指定數值的位數，並透過多個實用範例說明了其應用方式與注意事項。以下將簡要回顧重點內容，幫助您快速整理學到的知識。

Python 中的基本位數控制方法

  • 小數位數的指定：
  • 可使用 format() 方法、f-string 或 % 格式化來輕鬆控制小數點後的位數。
  • 範例: f"{123.456:.2f}" → 輸出: 123.46
  • 整數部分的位數指定：
  • 可透過補零（例如 "{:05d}".format(42) → 00042）或補空格方式來進行格式化。

進階應用方式

  • 金融資料格式化：
  • 搭配貨幣符號與千位分隔可提升數據的可讀性與專業性。
  • 範例: f"¥{12345.678:,.2f}" → 輸出: ¥12,345.68
  • 科學計算與精度控制：
  • 透過統一小數點位數來使計算結果更清晰。
  • ID 與日誌編號的格式一致性：
  • 透過固定位數的格式（例如 LOG-00042）可提升整體資料的一致性。
  • 搭配資料處理函式庫使用：
  • 在 Pandas、NumPy 中進行格式統一，使資料輸出更方便。

數值四捨五入與無條件捨入

  • round() 函式：
  • 用於標準四捨五入，但需注意其為銀行家四捨五入法。
  • math.floor() 與 math.ceil() 函式：
  • 可進行無條件捨去與進位，並可透過縮放方式指定位數。
  • decimal 模組：
  • 適合高精度或自訂捨入規則的計算需求。

注意事項

  • 數值本體與顯示格式的差異：
  • 位數的指定通常只影響顯示，不會改變原始數值。
  • 錯誤處理的重要性：
  • 在取得小數位數或格式化時，需注意處理可能的錯誤狀況，避免程式中斷。

結語

透過本文的學習，相信您已掌握 Python 中針對數值位數的控制技巧。這些方法能有效提升資料的可讀性、整齊性與精度，在日常開發與數據處理工作中具有極高實用價值。歡迎將文中介紹的方法套用至您的實務專案中。

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