python中round函數(shù)怎么用？說明round（）方法返回浮點(diǎn)數(shù)X的舍入值。語法以下是round（）方法的語法：round（X[，n]）參數(shù)X—一個(gè)數(shù)值表達(dá)式。N——數(shù)值表達(dá)式。Return va

python中round函數(shù)怎么用？

說明round（）方法返回浮點(diǎn)數(shù)X的舍入值。語法以下是round（）方法的語法：round（X[，n]）參數(shù)X—一個(gè)數(shù)值表達(dá)式。N——數(shù)值表達(dá)式。Return value返回浮點(diǎn)數(shù)X的舍入值。以下示例顯示了使用round（）方法的示例：#！/usr/bin/Python print “round（80.23456，2）：”，round（80.23456，2）print “round（100.000056，3）：”，round（100.000056，3）print “round（-100.000056，3）：”，round（-100.000056，3）運(yùn)行后，以上示例的輸出結(jié)果為：round（80.23456，2）：80.23round（100.000056，3）：“100.0round（-100.000056，3） ：-100.0

說明round（）方法返回浮點(diǎn)數(shù)X的舍入值。語法如下：round（）方法的語法：round（X[，n]）參數(shù)X—一個(gè)數(shù)值表達(dá)式。N——數(shù)值表達(dá)式。Return value返回浮點(diǎn)數(shù)X的舍入值。以下示例顯示了使用round（）方法的示例：#！/usr/bin/Python print “round（80.23456，2）：”，round（80.23456，2）print “round（100.000056，3）：”，round（100.000056，3）print “round（-100.000056，3）：”，round（-100.000056，3）運(yùn)行后，以上示例的輸出結(jié)果為：round（80.23456，2）：80.23round（100.000056，3）：100.0round（-100.000056，3） ：-10 0

在Python中，round（）函數(shù)返回浮點(diǎn)數(shù)x的舍入值

round（2.3）輸出2

通常，Python舍入使用內(nèi)置的舍入函數(shù)

>> round（0.4）

0.0

>>> round（0.5）

1.0

]但是，需要精確舍入時(shí)會出現(xiàn)問題

>> round（1.115，2）#no

1.11

>>> round（1.125，2）#yes

1.13

原因是有些小數(shù)不能完全用二進(jìn)制表示

讓我們看看第1步中的兩個(gè)值

因此，作為一種更方便的方法，我們可以使用以下方法來實(shí)現(xiàn)精確的舍入：

def rounduu Up（value）：

“”舍入到小數(shù)點(diǎn)后2位

：param value:value

：Return:rounded value

]“”

替換內(nèi)置的round函數(shù)來實(shí)現(xiàn)精確的舍入到小數(shù)點(diǎn)后2位

Return round（value*100）/[100.0

6

”原理是將數(shù)值放大100倍，以使用以下精確的舍入結(jié)果

7

測試它：

>>>；舍入（1.115）

1.12

>>；舍入（1.125）

1.13

作為研究生，在用Python編寫算法時(shí)，我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點(diǎn)開始

！Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，計(jì)算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算，但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺機(jī)器上使用該型號。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。