我使用python将每月预测值保存在postgesDB中，与实际结果相匹配例如每月预测值[10.5，20.6，30.8，5.4，0，1，1.4，2.2]，总计71.9和实际结果65
我的解决方案是通过将实际值除以预测值65/71.9=0.904来获得一个重新缩放因子，并将其乘以预测值中的所有值，现在新列表将为[9.492，18.622，27.843，4.881，0，0.904，1.265，1.988]，其总和为64.995，四舍五入为实际值65，但现在我被要求预测值只能是整数，重构列表以使预测值仅为"0"的最佳方式是什么；正整数"；与实际结果接近+-1。我尝试在重构后对列表值进行四舍五入，但对于列表较大的记录，与实际值的差异超过100
results = []
forecast = [10.5, 20.6, 30.8, 5.4, 0, 1, 1.4, 2.2]
actual_result = 65
rounded_list = [round(number) for number in forecast if number >= 0]
percentage = actual_result / sum(rounded_list)
for number in rounded_list:
results.append(number * percentage)
打印列表：
[9.154929577464788, 19.225352112676056, 28.380281690140844, 4.577464788732394, 0.0, 0.9154929577464789, 0.9154929577464789, 1.8309859154929577]
打印总额列表：
65.0
如果你想非常精确，并且预测列表应该只有整数：
results = []
forecast = [10.5, 20.6, 30.8, 5.4, 0, 1, 1.4, 2.2]
actual_result = 65
rounded_list = [number * 10 for number in forecast if number >= 0]
percentage = 65 * 10 / sum(rounded_list)
for number in rounded_list:
results.append(number * percentage / 10)
打印列表：
[9.492350486787204, 18.6230876216968, 27.8442280945758, 4.881780250347704, 0.0, 0.9040333796940194, 1.265646731571627, 1.9888734353268425]
打印列表总和：
65.0