总结: 从测试结果看起来,np.round的效率会高一些,毕竟很少会循环round一百万个数据,如果数据太多,形成了array或者列表,用np.round处理列表效率反而会更高。 比较奇特的是,我使用其他电脑,测试结果表明np.round耗费的时间反而是round的好几倍,这个是为什么呢?这些函数的运行跟电脑系统息息相关吗?待解决 测试代码: i
# 利用round函数保留小数位数data = [3.1415926, 2.7182818, 1.4142135]result1 = [round(x, 2) for x in data]print(result1)# 利用格式化字符串保留小数位数result2 = [format(x, '.2f') for x in data]print(result2)# 利用numpy库保留小数位数import numpy as npresult3 = np.around(data, de...
我们可以使用Series.round()和DataFrame.round() 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)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
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，例如，如果需要更精确的浮点运算，decimal模块可能更适合；如果进行科学计算，numpy库提供了更多的功能。希望这篇博客能帮助你选择适合你任务的方法。
继续阅读有关Python:Round Function的文章。 舍入NumPy数组 要安装NumPy,您可以使用: pip3 install numpy 除此之外,如果您正在使用Anaconda环境,它将已经安装,要舍入NumPy数组的所有值,我们会将数据作为参数传递给np.around()函数。 现在,我们将创建一个3×4大小的NumPy数组,其中包含浮点数,如下所示: ...
继续阅读有关Python:Round Function的文章。 舍入NumPy数组 要安装NumPy,您可以使用: pip3 install numpy 除此之外,如果您正在使用Anaconda环境,它将已经安装,要舍入NumPy数组的所有值,我们会将数据作为参数传递给np.around()函数。现在,我们将创建一个3×4大小的NumPy数组,其中包含浮点数,如下所示: ...
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...
3种方法 4舍5入 python python 4舍五入取整,目录1、向下取整`int()`2、四舍五入`round()`2.1表达式:2.2注意:尽量不用round!,原因如下3、向上取整`math.ceil()`4、分别取整数部分和小数部分5、list元素取整1、向下取整int()>>>a=3.75>>>int(a)32、四
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。 优势: 高性...
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...