Hàm
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
3 trả về một số điểm nổi được làm tròn vào số số thập phân được chỉ định.Thí dụ
number = 13.46
# round 13.46 to the nearest integer
rounded_number = round[number]
print[rounded_number]
# Output: 13
vòng [] cú pháp
Cú pháp của hàm
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
3 là:round[number, ndigits]
tham số vòng []
Hàm
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
3 có hai tham số:- Số - Số được làm tròn - the number to be rounded
- ndigits [tùy chọn] - số lên mà số đã cho được làm tròn; mặc định là 0 - number up to which the given number is rounded; defaults to 0
vòng [] giá trị trả về
Hàm vòng [] trả về
- Số nguyên gần nhất với số đã cho nếu
6 không được cung cấp# for integers
print[round[10]]
# for floating pointprint[round[10.7]]
# even choiceprint[round[5.5]]
- số được làm tròn đến
6 chữ số nếu# for integers
print[round[10]]
# for floating pointprint[round[10.7]]
# even choiceprint[round[5.5]]
6 được cung cấp# for integers
print[round[10]]
print[round[10.7]]
# even choiceprint[round[5.5]]
Ví dụ 1: Làm thế nào vòng [] hoạt động trong Python?
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
Đầu ra
10 11 6
Ví dụ 2: Vòng một số cho số lượng số thập phân đã cho
print[round[2.665, 2]]
print[round[2.675, 2]]
Đầu ra
2.67 2.67
Ví dụ 2: Vòng một số cho số lượng số thập phân đã cho: The behavior of
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
3 for floats can
be surprising. Notice 10 11 60 gives
10 11 61 instead of the expected
10 11 62. This is not a bug: it's a result of the fact that most decimal fractions can't be represented exactly as a float.
Lưu ý: Hành vi của
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
3 đối với phao có thể gây ngạc nhiên. Thông báo 10 11 60 cung cấp
10 11 61 thay vì dự kiến
10 11 62. Đây không phải là một lỗi: đó là kết quả của thực tế là hầu hết các phân số thập phân không thể được biểu diễn chính xác dưới dạng phao.
2.67499999999999982236431605997495353221893310546875
Khi thập phân
10 11 63 được chuyển đổi thành số dấu phẩy động nhị phân, nó lại được thay thế bằng xấp xỉ nhị phân, có giá trị chính xác là:
Do đó, nó được làm tròn xuống còn 2,67.
from decimal import Decimal
# normal float
num = 2.675
print[round[num, 2]]
# using decimal.Decimal [passed float as string for precision]
num = Decimal['2.675']
print[round[num, 2]]
Đầu ra
2.67 2.68
Vòng [] là một chức năng tích hợp có sẵn với Python. Nó sẽ trả lại cho bạn một số float sẽ được làm tròn đến các vị trí thập phân được đưa ra làm đầu vào.
Nếu các vị trí thập phân được làm tròn không được chỉ định, nó được coi là 0 và nó sẽ tròn đến số nguyên gần nhất.
Trong hướng dẫn Python này, bạn sẽ học:
- Chung quanh[]
- Cú pháp:
- Bao nhiêu tác động có thể làm tròn có? [Làm tròn vs cắt]
- Ví dụ: Làm tròn số float
- Ví dụ: Các giá trị số nguyên làm tròn
- Ví dụ: Làm tròn các số âm
- Ví dụ: Mảng vòng tròn
- Ví dụ: Mô -đun thập phân
Syntax:
round[float_num, num_of_decimals]
Thông số
- float_num: số float sẽ được làm tròn.
- Num_of_decimals: Đó là số thập phân được xem xét trong khi làm tròn.
Nó sẽ trả về một giá trị số nguyên nếu NUM_OF_DECIMALS không được đưa ra và giá trị nổi nếu num_of_decimals được đưa ra.
Làm thế nào để bạn làm tròn một chiếc phao đến hai số thập phân trong Python?
- Sử dụng hàm vòng [] để làm tròn một chiếc phao đến 2 số thập phân, ví dụ: Kết quả = vòng [4.5678, 2]. Hàm vòng [] sẽ trả lại số được làm tròn thành chính xác 2 chữ số sau điểm thập phân.
- Làm thế nào để bạn làm tròn một chiếc phao đến một vị trí thập phân ở Python?
Hàm tròn trả về số được làm tròn cho độ chính xác của ndigits sau điểm thập phân ..
Gọi toán học. Phương thức trần [], chuyển nó số nhân với 10 ..
Chia kết quả cho 10 ..
- Kết quả của phép tính sẽ là số float được làm tròn xuống còn 1 thập phân ..
- Làm thế nào để bạn sử dụng .2f trong Python?
2F là một trình giữ chỗ cho số điểm nổi. Vì vậy, %D được thay thế bằng giá trị đầu tiên của tuple tức là 12 và %. 2F được thay thế bằng giá trị thứ hai I.E 150.87612. ... Định dạng chuỗi Python ..
Làm thế nào để bạn làm tròn một giá trị trong Python?
Các số tròn trong python sử dụng hàm tích hợp [] hàm function round [] chấp nhận hai đối số số, n và n chữ số, sau đó trả về số N sau khi làm tròn nó thành n chữ số. Nếu số chữ số không được cung cấp để làm tròn, hàm làm tròn số N đã cho đến số nguyên gần nhất.
Vòng [] là một chức năng tích hợp có sẵn với Python. Nó sẽ trả lại cho bạn một số float sẽ được làm tròn đến các vị trí thập phân được đưa ra làm đầu vào.
Nếu các vị trí thập phân được làm tròn không được chỉ định, nó được coi là 0 và nó sẽ tròn đến số nguyên gần nhất.
Trong hướng dẫn Python này, bạn sẽ học:
Chung quanh[]
Cú pháp:
Examples:
round[number, ndigits]0
Bao nhiêu tác động có thể làm tròn có? [Làm tròn vs cắt]
Ví dụ: Làm tròn số float
Ví dụ: Các giá trị số nguyên làm tròn
Ví dụ: Làm tròn các số âm
Ví dụ: Mảng vòng tròn
round[number, ndigits]1
Output:
round[number, ndigits]2
Ví dụ: Mô -đun thập phân
Sự khác biệt dường như rất lớn và ví dụ cho thấy cách làm tròn [] phương thức giúp tính toán gần với độ chính xác.
Ví dụ: Làm tròn số float
Trong chương trình này, chúng ta sẽ thấy cách làm tròn các từ trên các số nổi
round[number, ndigits]3
Output:
round[number, ndigits]4
Ví dụ: Các giá trị số nguyên làm tròn
Nếu bạn tình cờ sử dụng vòng [] trên một giá trị số nguyên, nó sẽ chỉ trả lại cho bạn số mà không có bất kỳ thay đổi nào.
round[number, ndigits]5
Output:
round[number, ndigits]6
Ví dụ: Làm tròn các số âm
Hãy cho chúng tôi xem một vài ví dụ về cách làm tròn hoạt động trên các số âm
round[number, ndigits]7
Output:
round[number, ndigits]8
Ví dụ: Mảng vòng tròn
Làm thế nào để làm tròn các mảng numpy trong Python?
Để giải quyết vấn đề này, chúng ta có thể sử dụng mô -đun numpy và sử dụng phương thức numpy.round [] hoặc numpy.around [], như thể hiện trong ví dụ dưới đây.
Sử dụng Numpy.Round []
round[number, ndigits]9
Output:
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
0Chúng tôi cũng có thể sử dụng numpy.around [], cung cấp cho bạn kết quả tương tự như trong ví dụ dưới đây.
Ví dụ: Mô -đun thập phân
Ngoài hàm vòng [], Python còn có một mô -đun thập phân giúp xử lý các số thập phân chính xác hơn.
Mô -đun thập phân đi kèm với các loại làm tròn, như hình dưới đây:
- Round_ceiling: Nó sẽ tròn về phía Infinity,
- Round_down: Nó sẽ làm tròn giá trị về 0,
- Round_floor: Nó sẽ tròn về phía -Infinity,
- Round_half_down: Nó sẽ làm tròn đến giá trị gần nhất sẽ hướng tới 0,
- Round_half_Even: Nó sẽ tròn đến gần nhất với giá trị đi đến số nguyên gần nhất,
- Round_half_up: Nó sẽ tròn đến gần nhất với giá trị đi khỏi số không
- Round_up: Nó sẽ làm tròn nơi giá trị sẽ biến mất khỏi số 0.
Trong thập phân, phương thức lượng tử hóa [] giúp làm tròn đến một số vị trí thập phân cố định và bạn có thể chỉ định làm tròn sẽ được sử dụng, như thể hiện trong ví dụ dưới đây.
Thí dụ:
Sử dụng các phương thức vòng [] và thập phân
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
1Output:
# for integers
print[round[10]]
# for floating point
print[round[10.7]]
# even choice
print[round[5.5]]
2Summary:
- Vòng [float_num, num_of_decimals] là một chức năng tích hợp có sẵn với Python. Nó sẽ trả lại cho bạn số float sẽ được làm tròn đến các vị trí thập phân được đưa ra làm đầu vào.
- float_num: số float sẽ được làm tròn.
- Num_of_decimals: Đó là số thập phân được xem xét trong khi làm tròn.
- Nó sẽ trả về một giá trị số nguyên nếu NUM_OF_DECIMALS không được đưa ra và giá trị nổi nếu num_of_decimals được đưa ra.