python取整函数图像,python作函数图像
python有什么办法使得 int 按照"四舍五入"的方式取整吗
1、通常,python四舍五入使用内置的round函数就可以了。
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2、然而,对于需要精确的四舍五入,就有问题。
3、原因是,部分小数无法完全用二进制表示。
3、于是,作为一个较方便的做法,我们可以使用下面方式实现精确的四舍五入:def round_up(value): """四舍五入保留2位小数 :param value:数值。
4、原理就是将数字放大100倍,以利用下面的精确的四舍五入的结果 。
Python几种取整的方法
向下取整
int(3.75)
四舍五入
round(3.75)
向上取整
math.ceil(3.75)
分离整数和小数
math.modf(3.75)
python 为什么算除法自动取整了。如图,计算10/a 自动保留到整数了。
在2.x版本都是这样,会自动取整。
在3.x版本以上改了,结果保留浮点数。系统本身设计就这样的。可以认为是开发python语言的开发者们任性,所以就这样了
附:pyhton中除法的余数
v2.2 以前,除(“/”)运算符的返回有两种可能情况,分别是整型和浮点型。操作数的不同,是影响计算结果数据类型的关键。
以 a / b 为例,a、b均为整型,则结果返回整型;a、b任意一个是浮点型的话,则结果就是浮点型。
===========================
# python v2.7
3 / 2, 3.0 / 2, 3.0 / 2.0
(1, 1.5, 1.5)
===========================
在某些场合,我们可能会期待 a / b 返回浮点型,可是由于某些不确定的因素,参与运算的 a 和 b都是整型,这可能会带来错误,显然有精度上的损失。
v2.2 以后,引入了“地板除”(“//”)运算符,从数值上讲,它返回小于除法运算结果的最大整数;从类型上讲,与"/"运算符返回类型逻辑一致。
而“/”运算符,没有变化。
===========================
# python v2.7
3 / 2, 3.0 / 2, 3 // 2, 3.0 // 2
(1, 1.5, 1, 1.0)
===========================
v3.x 以后,“/”运算符被命名为“真除”,不再依据操作数类型选择返回值类型,保证计算结果数值上的精度是第一位的。所以,无须再把操作数转变成浮点型,以保证运算结果不被截断小数部分。
“//”运算符,不变。
===========================
# python v3.2
3 / 2, 3.0 / 2, 3 // 2, 3.0 // 2
(1.5, 1.5, 1, 1.0)
===========================
python绘制函数图像
raw_input获取的输入是字符串,不能直接用np.array,需要用split进行切分,然后强制转化成数值类型,才能用plot函数
我把你的代码稍微修改了一下,可能不太漂亮,不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分,如果是用逗号分隔,则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型,如果是小数,将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)
python中取整
定义:大于或等于 x 的最大整数 math.ceil(x)
向上取整运算为Ceiling,用数学符号⌈⌉表示
定义:小于或等于 x 的最大整数 math.floor(x)
向上取整运算为Floor,用数学符号⌊⌋表示
其实反斜杠 // 也能实现向下取整:
但是在某些情况下 // 和 math.floor(x) 的实现结果又不一样:
还是因为浮点数在计算机中存储值并不是0.05而是0.05...125,具体解释还是看这里吧 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同 。
向0取整:x为负数时向上取整,x为正数时向下取整。
python中可用 int(x) 实现,也可以用 math.modf(x) 返回一个包含小数部分和整数部分的元组。
有人可能会对 math.modf(-2.36) 结果感到好奇,按理说它应该返回 (0.36, 2.00) 才对。这里涉及到了另一个问题,即浮点数在计算机中的表示,在计算机中是无法精确的表示小数的,至少目前的计算机做不到这一点。上例中最后的输出结果只是 0.36 在计算中的近似表示。
Python和C一样, 采用IEEE 754规范来存储浮点数,更详细解释,可以参考知乎话题:
为什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003
从官方文档得知,Python中 round(x) 采用银行进位法而非传统的四舍五入。
银行进位规则:
① 如果保留数最后一位不等于5,则执行四舍五入,例如 round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24
② 如果保留数最后一位等于5,则取决于5的位置和状态:⑴ 如果5后有数,不论奇偶都要进位,例如 round(5.2354, 2)=5.24 ;⑵ 如果5后没有数,则需要看5的前一位奇偶性,奇进偶舍,例如 round(5.235, 2)=5.24 , round(5.225, 2)=5.22
但是!注意!:
内心中一片乌鸦飞过,说好的奇进偶舍呢???其实我内心也是奔溃的,继续找答案:
我们都知道,计算机所存储的浮点数并不是表面这么简单,他并不是一个精确值,可以用decimal模块的Decimal对象,将float数据映射为底层的更精确的表示。:
round还是那个round,过错就在于float对象“眼见而非实”上,那到底如何实现真正意义四舍五入呢??
decimal模块是Python的一个标准库,是专门为十进制小数的精确计算而设计的,使用decimal模块的接口,可以实现小数精确的四舍五入,具体不多做展开了,可以参考官方文档...暂时我也用不到decimal
一路写下来,结论就是float心机好深,操作真的要小心点...
python 如何向上取整
python向上取整
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方法:
Python match.ceil函数
ceil(x)函数是向上取整,即取大于等于x的最接近整数。
import math
math.ceil(float(1)/2)
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