


Rundungsverhalten von Python 3.x
In Python 3.x hat sich die Rundungsstrategie der Funktion „round()“ im Vergleich zu Python 2 erheblich geändert .X. Diese Änderung hat einige Verwirrung und kontraintuitive Ergebnisse hervorgerufen.
Geänderte Rundungsstrategie
In Python 2.x wurden Halbfälle von Null weggerundet. In Python 3.x werden diese Fälle jedoch jetzt auf das nächste gerade Ergebnis gerundet. Das bedeutet, dass runde(2.5) 2 statt 3 zurückgibt.
Begründung hinter der Änderung
Die neue Rundungsstrategie, bekannt als „von halb auf gerade runden“ oder „ Als Standardrundungsverfahren gilt die Bankrundung. Die bisherige Technik „Immer 0,5 aufrunden“ führte zu einer leichten Tendenz hin zur höheren Zahl. Diese Verzerrung könnte bei einer großen Anzahl von Berechnungen erheblich werden.
Andere Programmiersprachen
Das Rundungsverhalten von Python 3.x ist nicht einzigartig. Mehrere andere gängige Programmiersprachen verwenden ebenfalls die Banker-Rundung, darunter:
- C#
- Java
- JavaScript
- Perl
Allerdings verwenden nicht alle Programmiersprachen standardmäßig die Bankrundung. Einige, wie z. B. C, ermöglichen es Entwicklern, die zu verwendende Rundungsmethode anzugeben.
Banker-Rundung
Banker-Rundung ist eine spezielle Rundungsmethode, die Gleichstände rundet (z. B. 2,5 ) auf das nächstgelegene gerade Ergebnis. Diese Methode wird häufig im Finanzwesen und in der Statistik verwendet, da sie die Tendenz zur höheren Zahl beseitigt.
Auch wenn das Rundungsverhalten von Python 3 zunächst kontraintuitiv erscheinen mag, handelt es sich um einen gut etablierten Standard, der Konsistenz und Genauigkeit bei Berechnungen gewährleistet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie geht die Funktion „round()' von Python 3 mit Rundungen um und warum unterscheidet sie sich von Python 2?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Mathematische Operationen des gesamten Arrays in Numpy können durch vektorisierte Operationen effizient implementiert werden. 1) Verwenden Sie einfache Operatoren wie Addition (arr 2), um Operationen in Arrays durchzuführen. 2) Numpy verwendet die zugrunde liegende C -Sprachbibliothek, die die Rechengeschwindigkeit verbessert. 3) Sie können komplexe Operationen wie Multiplikation, Abteilung und Exponenten ausführen. 4) Achten Sie auf Rundfunkoperationen, um sicherzustellen, dass die Array -Form kompatibel ist. 5) Die Verwendung von Numpy -Funktionen wie NP.SUM () kann die Leistung erheblich verbessern.

In Python gibt es zwei Hauptmethoden zum Einfügen von Elementen in eine Liste: 1) Mit der Methode Insert (Index, Wert) können Sie Elemente in den angegebenen Index einfügen, das Einfügen jedoch zu Beginn einer großen Liste ineffizient einfügen. 2) Fügen Sie mit der Methode des Appends (Wert) Elemente am Ende der Liste hinzu, was hocheffizient ist. Für große Listen wird empfohlen, append () zu verwenden oder die Verwendung von Deque- oder Numpy -Arrays zu verwenden, um die Leistung zu optimieren.


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