importnumpyasnpdefround_list(lst):returnnp.round(lst,decimals=1).tolist() 1. 2. 3. 4. 上述代码中,round_list函数接受一个列表作为参数,并使用numpy的round函数将列表中的数据保留一位小数。最后,使用tolist函数将numpy数组转换为列表。 方法四:使用map函数和lambd
4、就是要四舍五入怎么办? 如果说非要进行四舍五入,就要用到decimal模块,进行下面处理以后就可以得到 写在最后: python中对于小数的处理可以说是非常的谨慎了,所以我们在进行小数点保留问题时,除非特殊需求,否则直接使用round函数就可以了,使用该函数进行计算时,结果会更加的科学精确。
一旦我们创建了Decimal对象,就可以使用内置的round()函数来进行四舍五入操作。round()函数接受两个参数:需要进行四舍五入的Decimal对象和保留的小数位数。例如,如果我们需要将浮点数3.14159四舍五入到2位小数,可以使用下面的代码: rounded_num=round(num,2) 1. 这行代码将将Decimal对象num四舍五入到2位小数,并将...
print(round(3.447444,2))>>3.45 fromdecimalimport Decimal print(Decimal('0.3') + Decimal('0.9'))>>1.2 importmath#向上取整math.ceil( x )importmath#向下取整math.floor( x )
在Python 中,小数点保留位数有格式化字符串、round 函数和 decimal 模块三种方法。 格式化字符串如 “{:.2f}”.format (num) 可简洁地指定小数位数进行输出。round 函数如 round (num, 2) 能快速对数字进行四舍五入保留特定小数位数。decimal 模块对于高精度需求场景很有用,可更精细地控制小数位数。
Evenly round to the given number of decimals. 翻译就是:a表示需要保留小数位数的数组或数字,decimals表示要保留的小数位数 In [138]: np.around(3.124, 2) Out[138]: 3.12 In [139]: np.around(3.125, 2) Out[139]: 3.12 In [140]: np.around(3.126, 2) ...
在python2.7的doc中,round()的最后写着,"Values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding is done away from 0." 保留值将保留到离上一位更近的一端(四舍六入),如果距离两端一样远,则保留到离0远的一边。所以round(0.5)...
>>>round(0.5)# 5 舍 0 >>>round(0.6)# 6 入 1 由此例可见round() 确实不是四舍五入, 但下面范例却打脸五舍六入的说法: >>>round(0.47)# 4 舍 0 >>>round(0.57)# 5入 1 >>>round(0.67)# 6 入 1 此例显示有些时候是四舍五入, 有些时候是五舍六入, 到底是什么原因呢?
import decimal #Can be rounded to 13.48 or 13.49 rounded = round(13.485, 2) print(rounded) Let’s see the output for this program: The number in program can be rounded to 13.48 or 13.49. By default, the round(...) function rounds down. This can be changed as well: import decimal...
Python’s built-in round() function uses the rounding half to even strategy, which rounds numbers like 2.5 to 2 and 3.5 to 4. This method helps minimize rounding bias in datasets. To round numbers to specific decimal places, you can use the round() function with a second argument ...