


Pythons aktualisiertes Rundungsverhalten in 3.x
Die Round()-Funktion von Python 3.x hat eine wesentliche Änderung in ihrer Rundungsstrategie erfahren. Bisher wurden Werte genau in der Mitte zwischen ganzen Zahlen (z. B. 2,5) von Null aus gerundet. In Python 3.x werden diese Werte jetzt jedoch auf das nächste gerade Ergebnis gerundet (z. B. Round(2.5) gibt 2 zurück).
Gründe für die Änderung
Diese Änderung wurde in Python 3.0 eingeführt, um das Problem der Verzerrung bei statistischen Berechnungen zu beheben. Wenn Werte von Null weg gerundet werden, kann es bei einer großen Anzahl von Berechnungen zu einer leichten Tendenz zur höheren Zahl kommen. „Halb auf gerade runden“ oder „Banker-Rundung“ eliminiert diese Verzerrung und gewährleistet eine genauere Darstellung des wahren Durchschnitts.
Auswirkungen auf gängige Programmierszenarien
Während die Das aktualisierte Rundungsverhalten mag kontraintuitiv erscheinen, es entspricht jedoch der Standardrundungsmethode, die in verschiedenen Branchen und Anwendungen verwendet wird, darunter Mathematik, Finanzen usw Statistiken.
Andere Programmiersprachen
Python 3.x ist nicht die einzige Programmiersprache, die Banker-Rundung nutzt. Mehrere gängige Sprachen wie Java, C und Perl verwenden diese Rundungsmethode ebenfalls.
Zusätzliche Auswirkungen
Es ist wichtig zu beachten, dass diese Änderung Auswirkungen auf vorhandenen Code haben kann das beruht auf dem bisherigen Rundungsverhalten. Entwickler müssen möglicherweise ihren Code anpassen, um die neue Rundungsstrategie zu berücksichtigen.
Fazit
Das aktualisierte Rundungsverhalten von Python 3.x führt bekanntlich eine genauere und unvoreingenommene Rundungsmethode ein B. „von halb auf gerade runden“ oder „Banker-Rundung“. Dieser Ansatz eliminiert Verzerrungen bei einer großen Anzahl von Berechnungen und richtet sich nach Industriestandards, um konsistente Ergebnisse zu gewährleisten. Auch wenn dafür möglicherweise einige Anpassungen am vorhandenen Code erforderlich sind, verbessert es letztendlich die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Berechnungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behandelt die Funktion „round()' von Python 3.x das Runden von Werten genau auf halbem Weg zwischen ganzen Zahlen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools
