np.round函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 numpy.round(arr, decimals=0, out=None) 参数说明: arr:要进行四舍五入操作的数组。 decimals:指定保留的小数位数,默认为0,表示取整。 out:可选参数,用于指定输出结果的数组。 np.round函数的返回值是一个新的数组,其中的元素经过四舍五入后得到。 优
我们可以使用Series.round()和DataFrame.round()对对象进行四舍五入。 import pandasaspd import numpyasnp np.random.seed(444) series= pd.Series(np.random.randn(4)) print(series) 输出: 0 0.357440 1 0.377538 2 1.382338 3 1.175549 dtype :float64 print(series.round(2)) 0 0.36 1 0.38 2 1.38 3...
为了便于理解举个例子吧:比如是1.15--->1.2, 1.25--->1.2, 1.250--->1.2, 1.25012--->1.3 2、python中round函数使用 开始在python中使用round函数时,你会发现:round(1.15,1)-->1.1,看到这个结果时千万别慌,这个是正常的。这是因为python中对于小数的处理方法造成的。 为了验证python中小数的存储方式,做下面...
我们可以使用Series.round()和DataFrame.round()对对象进行四舍五入。 import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(444) series = pd.Series(np.random.randn(4)) print(series) 输出:0 0.3574401 0.3775382 1.3823383 1.175549 dtype:float64print(series.round(2))0 0.361 0.382 1.383 1.18d...
rounded_matrix=np.round(matrix,2) 1. 在上面的代码中,我们将矩阵matrix中的每个元素四舍五入到小数点后两位,并将结果存储在rounded_matrix中。 示例代码 下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用round()函数对矩阵进行四舍五入操作: importnumpyasnp# 创建一个二维数组(矩阵)matrix=np.array([[1.234,2.345,...
ROUND函数:ROUND(number, num_digits),将数字四舍五入到指定的位数 第一个参数是数值,第二个是小数位数,表示保留小数的位置,四舍五入之后,后面的位数将被丢弃 例:对数值3.1415926 进行函数操作: 四舍五入取两位:=ROUND(A2,2) 我们把B2单元格复制到C2,保存为数值格式,可以看到这个数值只有小数两位,即后面的位...
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....
ROUND函数:ROUND(number, num_digits),将数字四舍五入到指定的位数 第一个参数是数值,第二个是小数位数,表示保留小数的位置,四舍五入之后,后面的位数将被丢弃 例:对数值3.1415926 进行函数操作: 四舍五入取两位:=ROUND(A2,2) 我们把B2单元格复制到C2,保存为数值格式,可以看到这个数值只有小数两位,即后面的位...
如果你的工作涉及到科学计算，numpy库是一个强大的选择，可以通过round()函数或数组操作来实现小数位数的控制。importnumpyasnpnumber = 3.1415926rounded_number = np.round(number, 2)print(rounded_number)这同样将输出：3.14，如下所示呀。选择使用哪种方法取决于你的需求和个人偏好。每种方法都有其优点和用例...