1. 四捨五入を使用する
ほとんどの場合、小数点を保持するために四捨五入を使用しますが、これは私たちの数学的知識の規則に従っていません。
round(number[, ndigits])
round() は、次のルール (Python3) に従って数値 (通常は浮動小数点数) を丸めます (Python3):
ndigitals が 0 ではない場合について話しましょう:
予約桁の最後の桁が 4 以下の場合は、round(5.214,2) = 5.21
予約桁の最後の桁が 5 に等しい場合は、その桁を破棄します。 、桁の後に数字がありません。round(5.215,2) = 5.21
予約桁の最後の桁が 5 で、数字がある場合、桁上げはありません。桁の後には、round(5.2151,2) = 5.22
のように桁上げが行われます。予約桁の最後の桁が 6 以上の場合、桁上げが行われます。たとえば、round(5.216,2) = 5.22
>>> round(5.214,2) 5.21 >>> round(5.215,2) 5.21 >>> round(5.2151,2) 5.22 >>> round(5.216,2) 5.22 >>>
ただし、上記のルール 2 には次のような例外があります。
>>> round(0.645,2) 0.65 >>>
理由は、浮動小数点数は近似値しか表現できないためです。バイナリで表現すると 0.645 ですが、実際には Python は 0.645000000000000017763568394002504646778106689453125 を格納します。Python は IEEE754 標準に従って浮動小数点数を格納します。
ndigits が 0 または None の場合について話しましょう:
予約桁の最後の桁が 4 以下の場合、round(1.4 のように) 破棄されます。 ) = 1
予約桁の最後の桁が 5 で、その後に数字がない場合は、round(1.5)=2、round(2.5) のように、最も近い偶数が採用されます。 =2
予約桁の最後の桁が次の場合、ビットが 5 に等しく、その後に桁がある場合、round(2.51)=3## のように、近い桁が使用されます。
#予約桁の最後の桁が 6 以上の場合、その桁は繰り上げられます。たとえば、round(1.6) = 2>>> round(1.5) 2 >>> round(1.4) 1 >>> round(1.6) 2 >>> round(2.5) 2 >>> round(2.51) 3 >>>f 文字列の保持された結果は、round:
>>> f"{1.5:.0f}" '2' >>> f"{2.5:.0f}" '2' >>> f"{2.51:.0f}" '3'と一致することに注意してください。それでは、数学的な丸め規則と一致するメソッドを取得するにはどうすればよいでしょうか。方法 2: 2 を使用してください。Decimal を使用するには前提条件があります。つまり、浮動小数点数を正確に表現できるように、最初に 10 進数を文字列に変換する必要があります。 。
import decimal # 修改舍入方式为四舍五入 decimal.getcontext().rounding = "ROUND_HALF_UP" x = "0.645" x1 = decimal.Decimal(x).quantize(decimal.Decimal("0.00")) print(f"{x} 的近似值为 {x1}") y = "2.5" y1 = decimal.Decimal(y).quantize(decimal.Decimal("0")) print(f"{y} 的近似值为 {y1}")上記のプログラムの出力は次のとおりです:
0.645 的近似值为 0.65 2.5 的近似值为 3これは数学的な丸めに完全に準拠しています。 最後に浮動小数点数は2進数表現では近似値しか表現できませんが、この点については文献[1]を確認してください。浮動小数点数の表現を理解すると、四捨五入を見てもそれほど違和感はなくなります。 参考文献[1]ドキュメント: https://docs.python.org/3/tutorial/floatingpoint.html#tut-fp-issues
以上がPython で丸める 2 つの方法を学習しましたか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

listsandnumpyarraysinpythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblellessmemory-efficient、whileenumpyarraysaraysareoptimizedfornumericaldata.1)listsstorereferencesto objects、with whowedaround64byteson64-bitedatigu

toensurepythonscriptsbehaveCorrectlyAcrossDevelosment、staging、and Production、usetheseStrategies:1)環境variablesforsimplestetings、2)configurationfilesforcomplexsetups、and3)dynamicloadingforadaptability.eachtododododododofersuniquebentandrequiresca

Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。


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