python中round函数_如何在Python中实现Round函数？
成为Python中经过认证的专业舍⼊函数，返回指定数字的舍⼊版本的浮点数。本⽂将详细探讨这⼀概念，本⽂将介绍以下指针，Python round()实际应⽤程序Rounding NumPy数组Round
成为Python中经过认证的专业
舍⼊函数，返回指定数字的舍⼊版本的浮点数。本⽂将详细探讨这⼀概念，本⽂将介绍以下指针，
Python round()实际应⽤程序Rounding NumPy数组Rounding Pandas系列和数据帧数据帧
，让我们开始吧，
round函数在Python
⽅法round(x，n) 将返回在⼩数点后四舍五⼊到n位的值x。
⽰例：round(7.6 8.7,1)
输出：16.3
round提供了提供最接近值
的能⼒⽰例：round(6.543231，2)
输出：6.54
有时它没有给出正确的输出
⽰例：round(2.675，2)应该返回2.68，但它没有
输出：2.67
有时它给出正确的输出
⽰例：round(8.875，2)
输出：8.88
继续本⽂关于Python中的Round函数。
Python Round()
Python中的Round函数将⼗进制值舍⼊到给定的位数，如果我们不提供n，即⼩数点后的位数，它将舍⼊到最接近的整数。
如果之后的整数⼤于等于5，则舍⼊到ceil；如果⼩数点⼩于5，则舍⼊到floor integer。round()不带第⼆个参数
#内景#浮⼦打印(圆形(66.6条))打印(圆形(45.5))打印(圆形(92.4))
输出：12 67 46 92
如果提供了第⼆个参数，则最后⼀个⼗进制数字将增加1，直到四舍五⼊值如果最后⼀个数字 1>=5，则它将与提供的相同。
round()与第⼆个参数
打印(圆形(3.775，2))#当最后⼀个数字 1⼤于等于5时打印(圆形(3.776，2))打印(圆形(3.773，2))
random在python中的意思
输出：3.77 3.78 3.77
继续本⽂关于Python中的Round函数。
实际应⽤：
Round函数的⼀些应⽤是将数字舍⼊为有限的数字，例如，如果我们想把分数表⽰成⼩数，我们通常
在⼩数点后取2或3个数字，这样我们就可以准确地表⽰分数了。
打印(b)打印(圆形(b，2))将numpy导⼊为np随机种⼦(444)数据=np.random.randn(3，4)
输出：[[0.35743992 0.3775384 1.38233789 1.17554883][-0.9392757-1.14315015-0.54243951-0.54870808]
[0.20851975 0.21268956 1.26802054-0.80730293]]
例如，以下将数据中的所有值舍⼊到⼩数点后三位：
将numpy导⼊为np数据=np.random.randn(3，4)
输出：[[0.357 0.378 1.382 1.176][-0.939-1.143-0.542-0.549][0.209 0.213 1.268-0.807]]
np.around()可⽤于更正浮点错误。
我们可以在下⾯的⽰例中看到，3×1处的元素为0.20851975您期望值为0.208，但它四舍五⼊为0.209您还可以看到1×2处的值正确四舍五⼊为0.378。
因此，如果需要将数据舍⼊到所需的形式，NumPy有许多⽅法：
il(data))
输出：[[1]。⼀。2。2.][-0。-⼀。-0个。-0.][1.请回答。⼀。2。-0.]]
若要将每个值向下舍⼊到最接近的整数，请使⽤np.floor()：
打印(np.floor(data))
输出：[[0]。0个。⼀。1.][-1。-2。-⼀。-1.】[0。0个。⼀。-1.]]
还可以使⽤np.trunc()：
打印(np.trunc(数据))
输出：[[0]将每个值截断为其整数分量。0个。⼀。1.][-0。-⼀。-0个。-0.][0。0个。⼀。-0.]]
最后，要使⽤“舍⼊⼀半到偶数”策略舍⼊到最接近的整数，请使⽤np.rint()：
print(np.rint(data))
输出：[[0]。0个。⼀。1.][-1。-⼀。-⼀。-1.】[0。0个。⼀。-1.]]
继续本⽂关于Python的内容：Round函数。
Rounding Pandas系列和DataFrame
Pandas是另⼀个受数据科学家欢迎的⽤于分析数据的库。
类似于NumPy我们可以使⽤以下命令安装这个库：
pip3 install Pandas
这两个主要的Pandas的数据结构是DataFrame和Series，DataFrame基本上类似于数据库中的表，Series是⼀列。我们可以使⽤und()和und()
对对象进⾏取整导⼊熊猫作为pd将numpy导⼊为np级数=pd级数(np.random.randn(4))印刷品(系列)导⼊熊猫作为pd将numpy导⼊为npdf=pd.DataFrame(np.random.randn(3，3)，列=[“列1”，“列2”，“列3”])打印(df.round(3))

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。