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上向きの丸め関数は、金融、分析、プログラミングの専門家が使用する貴重な数学ツールです。 この関数により、数値が指定されたレベルに切り上げられ、過小評価を防ぎます。企業は、予算編成、価格設定、統計分析において、これから大幅に利益を得ています。この記事では、Pythonの上向きの丸め機能とその現実世界のアプリケーションについて説明します。
学習目標
ROUNDUP(number, num_digits)
number
pythonnum_digits
math.ceil(x)
メソッド
x
math.ceil()
math.ceil()
math
例:
この関数は、指定された小数点以下の場所に丸めを処理します。Numpy's
ceil()
を使用してnumpyは、アレイの効率的な上向きの丸めを提供します:
例:
import math number = 5.3 rounded_number = math.ceil(number) print(rounded_number) # Output: 6
decimal
モジュール高精度のアプリケーション(たとえば、金融)の場合、decimal
モジュールは正確な丸めを提供します:
例:
import math def round_up(n, decimals=0): multiplier = 10 ** decimals return math.ceil(n * multiplier) / multiplier # Usage result = round_up(3.14159, 2) print(result) # Output: 3.15組み込み
round()
で丸めます
は直接切り上げられませんが、回避策は可能です:round()
import numpy as np array = np.array([1.1, 2.5, 3.7]) rounded_array = np.ceil(array) print(rounded_array) # Output: [2. 3. 4.]実際のアプリケーション
小売価格
費用計算
プロジェクト管理時間の推定
在庫レベルを締めくくると、需要を満たすのに十分な在庫が保証されます。
距離を丸くすると、燃料コストと移動時間の推定が向上します。
方法の概要 math.ceil()
math.ceil(5.3)→6
round_up(3.14159、2)→3.15
np.ceil([1.1、2.5])→[2.、3。]
モジュール
decimal( '2.675')。量子化(...)→2.68
round_up_builtin(4.2)→5
上向きの丸め関数は、さまざまなフィールドにわたって正確な計算に重要なツールです。 そのアプリケーションを理解することで、数値の精度と意思決定が改善されます
キーテイクアウトq2:負の数を切り上げることはできますか?はい、それらはゼロに近づきます。
q3:Googleシートで上向きの丸め?
q4:ネガティブ値として?小数点の左側にラウンド。
ROUNDUP
はい、正確な財務計算のために。
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