def round_to_int(x): 定义一个名为round_to_int的函数,接收一个参数x。 if not isinstance(x, (int, float)):: 检查x是否为整数或浮点数。 raise ValueError("输入必须是整数或浮点数"): 如果不是,则抛出一个异常。 return int(x + 0.5) if x > 0 else int(x - 0.5): 根据x的符号决定四舍...
1、向下取整int() >>> a = 3.75 >>> int(a) 3 1. 2. 3. 2、四舍五入round() 2.1 表达式: round( x [, n] ) x– 数值表达式。 n– 数值表达式,表示从小数点位数。 print "round(80.23456, 2) : ", round(80.23456, 2) print "round(100.000056, 3) : ", round(100.000056, 3) print...
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。
向下取整:int() 四舍五入:round() 可以理解成向下取整:math.floor() 向上取整:math.ceil() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from math import floor, ceil num = 5.99 print(int(num)) print(round(num)) print(floor(nu...
importrandom,stringprint(random.randint(1,10))#随机取整数print(round(random.uniform(1,99),2))#随机取2位小数(random.uniform生成浮点类型的随机小数,round(数值,精度)控制随机数的精度)print(random.choice([1,2,3,4,5]))#只能随机取1个元素print(random.sample(string.printable,5))#string.printable代...
>>>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?
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 ...
(math.e)#四舍六入,五往偶数靠拢,并非四舍五入.简称:“四舍六入五取偶”print(round(13.1))print(round(13.6))print(round(23.5))print(round(26.5))#取最小值print(min(10,20))#取最大值print(max(100,200))#取平方数print(pow(5,2))#二进制表示10print(bin(10))#八进制表示10print(oct(10)...
help(round(-2.01))Helponintobject:classint(object)|int([x])->integer|int(x,base=10)->integer python在计算表达式时,是按照从内到外的顺序依次进行。首先计算round(-2.01),然后针对该表达式的输出提供帮助。 (关于整数还有很多内容要讲,后续我们将继续讨论python对象、方法、属性,上面提到的帮助输出将更有...
@SVMClassdefevaluate(self, X,y):outputs,_=self.predict(X)accuracy = np.sum(outputs == y) / len(y)returnround(accuracy,2) 最后测试我们的完整代码: fromsklearn.datasetsimportmake_classificationimportnumpyasnp# Load the datasetnp.random.seed(1)X, y =...