How to Round Down a Number in Python? There are various methods to round down a number in python. Let's take a look at them. Method 1: Using string format This method is applicable when you only want to show the
`round()`函数是Python内置的函数之一,用于对数字进行四舍五入。它接受一个数字作为参数,并返回最接近该数字的整数。如果有两个整数与该数字的距离相等,它将返回偶数值。 2. `round()`函数的语法 `round()`函数的基本语法如下: ```python round(number[, ndigits]) ``` - number:必需,表示要进行四舍五...
Int( number )将数字向下舍入到最接近的整数,例: 与期相反,CEILING函数是向上取整 CEILING(number, significance),ceiling英文是天花板的意思,函如其名,返回将参数number 向上舍入(沿绝对值增大的方向)为最接近的指定基数的倍数 不论参数 number 的符号如何,数值都是沿绝对值增大的方向向上舍入,这里和ROUNDUP一样 ...
Int( number )将数字向下舍入到最接近的整数,例: 与期相反,CEILING函数是向上取整 CEILING(number, significance),ceiling英文是天花板的意思,函如其名,返回将参数number 向上舍入(沿绝对值增大的方向)为最接近的指定基数的倍数 不论参数 number 的符号如何,数值都是沿绝对值增大的方向向上舍入,这里和ROUNDUP一样 ...
Python2 中,round()的结果就是我们所理解的四舍五入,round(1.5)=2,round(2.5)=3。 Python3 中,round()有较大改动,round(1.5)=2,而round(2.5)仍然等于2,只有round(2.6)才等于3,这是为什么呢? 解决方案 原来Python2 的round()是四舍五入,而 Python3 的round()为四舍六入五成双,即高位为单数则进1...
python3.0及以上 方法/步骤 1 round简介round(number[, ndigits])对浮点数进行近似取值，保留几位小数。第一个参数是一个浮点数，第二个参数是保留的小数位数，可选，如果不写的话默认保留到整数 2 round用法举例>>> round(1.34)1>>> round(1.34,1)1.3>>> round(-1.34)-1>>> round(-1.34,...
Python round() 函数 Python 数字 描述 round() 方法返回浮点数x的四舍五入值。 语法 以下是 round() 方法的语法: round( x [, n] ) 参数 x -- 数值表达式。 n -- 数值表达式,表示从小数点位数。 返回值 返回浮点数x的四舍五入值。 实例 以下展示了使用 r
Q3. How do you round a number num to three decimal places in Python? The syntax for that would look like this: round(num, 3) Q4. In Python, the round() function rounds up or down? The round() function can round the values up and down both depending on the situation. For <0.5,...
round()函数是Python中的内置函数,用于将浮点数四舍五入到指定的小数位数。其基本语法如下: round(number[,ndigits]) 1. number:要四舍五入的数字。 ndigits(可选):四舍五入到的小数位数。 2.2 代码示例 以下是一个使用round函数的示例: # 进行四舍五入num=3.14159rounded_num=round(num,2)print(f"{num...
Readnp.unit8 in Python 3. Round to Multiples Sometimes you need to round to the nearest 5, 10, or any other number rather than decimal places: # Round prices to nearest 5 cents for a pricing strategy prices = np.array([9.97, 24.32, 49.99, 99.73]) ...