search

Hướng dẫn how do you round to multiple in python? - làm thế nào để bạn làm tròn thành nhiều số trong python?

Ngày đăng: 24/10/2022
Trả lời: 0
Lượt xem: 108 

def round_up_to_base(x, base=10):
    return x + (base - x) % base

def round_down_to_base(x, base=10):
    return x - (x % base)

mà cho

Show

cho 

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
8:

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]

cho 

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
9:

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]

được thử nghiệm trong Python 3.7.9

Đó là kỷ nguyên của dữ liệu lớn và mỗi ngày ngày càng có nhiều doanh nghiệp cố gắng tận dụng dữ liệu của họ để đưa ra quyết định sáng suốt. Nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang hệ sinh thái khoa học dữ liệu mạnh mẽ của Python, để phân tích dữ liệu của họ, bằng chứng là sự phổ biến ngày càng tăng của Python trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Một điều mà mọi người thực hành khoa học dữ liệu phải ghi nhớ là làm thế nào một bộ dữ liệu có thể bị sai lệch. Rút ra kết luận từ dữ liệu thiên vị có thể dẫn đến những sai lầm tốn kém.

Có nhiều cách thiên vị có thể leo vào một bộ dữ liệu. Nếu bạn đã nghiên cứu một số số liệu thống kê, bạn có thể quen thuộc với các thuật ngữ như báo cáo sai lệch, sai lệch lựa chọn và thiên vị lấy mẫu. Có một loại thiên vị khác đóng vai trò quan trọng khi bạn đang xử lý dữ liệu số: Xu hướng làm tròn.

Trong bài viết này, bạn sẽ học:

  • Tại sao cách bạn số tròn lại quan trọng
  • Cách làm tròn một số theo các chiến lược làm tròn khác nhau và cách thực hiện từng phương pháp trong Python thuần túy
  • Làm thế nào làm tròn ảnh hưởng đến dữ liệu và chiến lược làm tròn nào giảm thiểu hiệu ứng này
  • Cách làm tròn các số trong các mảng numpy và gấu trúc DataFrames
  • Khi nào nên áp dụng các chiến lược làm tròn khác nhau

Bài viết này không phải là một chuyên luận về độ chính xác số trong điện toán, mặc dù chúng tôi sẽ liên lạc ngắn gọn về chủ đề này. Chỉ có sự quen thuộc với các nguyên tắc cơ bản của Python là cần thiết, và toán học liên quan ở đây sẽ cảm thấy thoải mái cho bất kỳ ai quen thuộc với tương đương với đại số trung học.

Hãy bắt đầu bằng cách nhìn vào cơ chế làm tròn tích hợp Python.

Chức năng >>> import random >>> random.seed(100) >>> for _ in range(1000000): ... randn = random.uniform(-0.05, 0.05) ... actual_value = actual_value + randn ... truncated_value = truncate(truncated_value + randn) ... >>> actual_value 96.45273913513529 >>> truncated_value 0.239 0 tích hợp của Python

Python có hàm 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp có hai đối số số, 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 và 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
3 và trả về số 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 được làm tròn thành 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
3. Đối số 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
3 mặc định là 0, do đó, để lại kết quả trong một số được làm tròn cho một số nguyên. Như bạn thấy, 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 có thể không hoạt động như bạn mong đợi.

Cách mà hầu hết mọi người được dạy để làm tròn một số đi một cái gì đó như thế này:

Làm tròn số 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 đến 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
9 vị trí thập phân bằng cách lần đầu tiên chuyển điểm thập phân trong 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 với 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
9 vị trí bằng cách nhân 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 với 10ᵖ (10 được nâng lên công suất 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
9) để có được số mới 
>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258
4.

Sau đó nhìn vào chữ số 

>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258
5 ở vị trí thập phân đầu tiên của 
>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258
4. Nếu 
>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258
5 nhỏ hơn 5, vòng 
>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258
4 xuống số nguyên gần nhất. Nếu không, vòng 
>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258
4 lên.

Cuối cùng, thay đổi điểm thập phân trở lại 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
9 vị trí bằng cách chia 
>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258
4 cho 10ᵖ.

Nó là một thuật toán đơn giản! Ví dụ: số 

def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
2 được làm tròn đến số toàn bộ gần nhất là 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
3. Số 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
4 được làm tròn đến một vị trí thập phân là 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
5.

Bây giờ hãy mở một phiên phiên dịch và vòng 

def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
2 đến số toàn bộ gần nhất bằng cách sử dụng chức năng 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp của Python:

Gasp!

Làm thế nào để 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 xử lý số 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
9?

Vì vậy, 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 vòng 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
9 lên đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02 và 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
2 xuống 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02!

Trước khi bạn đưa ra một vấn đề trên trình theo dõi lỗi Python, hãy để tôi đảm bảo với bạn rằng 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 được cho là sẽ trả về 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02. Có một lý do chính đáng tại sao 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 hành xử theo cách nó làm.

Trong bài viết này, bạn sẽ học được rằng có nhiều cách để làm tròn một con số hơn bạn có thể mong đợi, mỗi cách có những ưu điểm và nhược điểm độc đáo. 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 hành xử theo một chiến lược làm tròn cụ thể mà có thể hoặc không phải là một trong những tình huống bạn cần cho một tình huống nhất định.

Bạn có thể tự hỏi, có thể cách mà tôi có thể có những con số thực sự có nhiều tác động? Hãy cùng xem xét về việc các tác động của làm tròn có thể đến mức nào.

Bao nhiêu tác động có thể làm tròn có?

Giả sử bạn có một ngày vô cùng may mắn và tìm thấy 100 đô la trên mặt đất. Thay vì chi tiêu tất cả tiền của bạn cùng một lúc, bạn quyết định chơi thông minh và đầu tư tiền của bạn bằng cách mua một số cổ phiếu của các cổ phiếu khác nhau.

Giá trị của một cổ phiếu phụ thuộc vào cung và cầu. Càng nhiều người muốn mua một cổ phiếu, càng có nhiều giá trị mà cổ phiếu có và ngược lại. Trong thị trường chứng khoán khối lượng lớn, giá trị của một cổ phiếu cụ thể có thể dao động trên cơ sở thứ hai.

Hãy để chạy một thí nghiệm nhỏ. Chúng tôi sẽ giả vờ giá trị tổng thể của các cổ phiếu bạn đã mua dao động theo một số ngẫu nhiên nhỏ mỗi giây, giả sử từ 0,05 đến -0,05 đô la. Biến động này có thể không nhất thiết là một giá trị tốt đẹp chỉ với hai vị trí thập phân. Ví dụ: giá trị tổng thể có thể tăng thêm 0,031286 một giây và giảm giây tiếp theo bằng 0,028476.

Bạn không muốn theo dõi giá trị của mình đến vị trí thập phân thứ năm hoặc thứ sáu, vì vậy bạn quyết định cắt giảm mọi thứ sau vị trí thập phân thứ ba. Trong biệt ngữ làm tròn, điều này được gọi là cắt số đến vị trí thập phân thứ ba. Có một số lỗi được mong đợi ở đây, nhưng bằng cách giữ ba vị trí thập phân, lỗi này không thể là đáng kể. Đúng?truncating the number to the third decimal place. There’s some error to be expected here, but by keeping three decimal places, this error couldn’t be substantial. Right?

Để chạy thử nghiệm của chúng tôi bằng Python, hãy để bắt đầu bằng cách viết hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 cắt ngắn một số xuống còn ba số thập phân:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000

Hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 hoạt động bằng cách đầu tiên chuyển điểm thập phân trong số 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 ba vị trí bên phải bằng cách nhân 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13. Phần số nguyên của số mới này được thực hiện với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14. Cuối cùng, điểm thập phân được thay đổi ba vị trí sang trái bằng cách chia 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 cho 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13.

Tiếp theo, hãy để xác định các tham số ban đầu của mô phỏng. Bạn sẽ cần hai biến: một để theo dõi giá trị thực tế của cổ phiếu của bạn sau khi mô phỏng hoàn tất và một biến cho giá trị của cổ phiếu của bạn sau khi bạn đã cắt giảm ba vị trí thập phân ở mỗi bước.

Bắt đầu bằng cách khởi tạo các biến này thành 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
17:

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100

Hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 hoạt động bằng cách đầu tiên chuyển điểm thập phân trong số 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 ba vị trí bên phải bằng cách nhân 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13. Phần số nguyên của số mới này được thực hiện với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14. Cuối cùng, điểm thập phân được thay đổi ba vị trí sang trái bằng cách chia 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 cho 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13.

>>>

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239

Hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 hoạt động bằng cách đầu tiên chuyển điểm thập phân trong số 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 ba vị trí bên phải bằng cách nhân 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13. Phần số nguyên của số mới này được thực hiện với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14. Cuối cùng, điểm thập phân được thay đổi ba vị trí sang trái bằng cách chia 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 cho 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13.

Tiếp theo, hãy để xác định các tham số ban đầu của mô phỏng. Bạn sẽ cần hai biến: một để theo dõi giá trị thực tế của cổ phiếu của bạn sau khi mô phỏng hoàn tất và một biến cho giá trị của cổ phiếu của bạn sau khi bạn đã cắt giảm ba vị trí thập phân ở mỗi bước.

Bắt đầu bằng cách khởi tạo các biến này thành 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
17:

Bây giờ, hãy để Lôi chạy mô phỏng trong 1.000.000 giây (khoảng 11,5 ngày). Với mỗi giây, tạo một giá trị ngẫu nhiên giữa 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
18 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
19 với hàm 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
20 trong mô -đun 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
21, sau đó cập nhật 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
22 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
23:

>>>

>>> random.seed(100)
>>> actual_value, rounded_value = 100, 100

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     rounded_value = round(rounded_value + randn, 3)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> rounded_value
96.258

Hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 hoạt động bằng cách đầu tiên chuyển điểm thập phân trong số 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 ba vị trí bên phải bằng cách nhân 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13. Phần số nguyên của số mới này được thực hiện với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14. Cuối cùng, điểm thập phân được thay đổi ba vị trí sang trái bằng cách chia 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
2 cho 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13.

Tiếp theo, hãy để xác định các tham số ban đầu của mô phỏng. Bạn sẽ cần hai biến: một để theo dõi giá trị thực tế của cổ phiếu của bạn sau khi mô phỏng hoàn tất và một biến cho giá trị của cổ phiếu của bạn sau khi bạn đã cắt giảm ba vị trí thập phân ở mỗi bước.

Bắt đầu bằng cách khởi tạo các biến này thành 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
17:

Một người đàn ông của các phương pháp

Có rất nhiều chiến lược làm tròn, mỗi chiến lược đều có ưu điểm và nhược điểm. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu về một số kỹ thuật phổ biến nhất và cách chúng có thể ảnh hưởng đến dữ liệu của bạn.

Cắt ngắn

Phương pháp đơn giản nhất, mặc dù nhất định, để làm tròn một số là cắt số số thành một số chữ số nhất định. Khi bạn cắt một số, bạn thay thế từng chữ số sau một vị trí nhất định bằng 0. Dưới đây là một số ví dụ:

Giá trịCắt ngắn đểKết quả
12.345 Hàng chục nơi10
12.345 Những người12
12.345 Vị trí thứ mười12.3
12.345 Vị trí hàng trăm12.34

Bạn đã thấy một cách để thực hiện điều này trong hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 từ mức độ ảnh hưởng của việc làm tròn? tiết diện. Trong chức năng đó, số đầu vào đã bị cắt giảm thành ba số thập phân bởi:

  • Nhân số lượng với 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    13 để thay đổi số thập phân ba vị trí sang bên phải
  • Lấy phần số nguyên của số mới đó với 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    14
  • Chuyển vị trí thập phân ba vị trí trở lại bên trái bằng cách chia cho 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    13

Bạn có thể khái quát quy trình này bằng cách thay thế 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13 bằng số 10ᵖ (
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
49 được nâng lên công suất PTH), trong đó p là số lượng vị trí thập phân để cắt ngắn đến:

def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier

Trong phiên bản này của 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09, đối số thứ hai mặc định là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
26 để nếu không có đối số thứ hai được chuyển cho hàm, thì 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 sẽ trả về phần số nguyên của bất kỳ số nào được truyền cho nó.

Hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 hoạt động tốt cho cả số dương và số âm:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
0

Bạn thậm chí có thể chuyển một số âm cho 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54 để cắt ngắn thành các chữ số ở bên trái của dấu thập phân:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
1

Bạn thậm chí có thể chuyển một số âm cho 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54 để cắt ngắn thành các chữ số ở bên trái của dấu thập phân:

Khi bạn cắt ngắn một số dương, bạn đang làm tròn nó xuống. Tương tự như vậy, cắt ngắn một số âm tròn số đó lên. Theo một nghĩa nào đó, cắt ngắn là sự kết hợp của các phương pháp làm tròn tùy thuộc vào dấu hiệu của số bạn đang làm tròn.

Hãy cùng xem từng phương pháp làm tròn này một cách riêng lẻ, bắt đầu bằng cách làm tròn.

Tập trung

Giá trịCắt ngắn đểKết quả
12.345 Hàng chục nơi20
12.345 Những người13
12.345 Vị trí thứ mười12.4
12.345 Vị trí hàng trăm12.35

Bạn đã thấy một cách để thực hiện điều này trong hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 từ mức độ ảnh hưởng của việc làm tròn? tiết diện. Trong chức năng đó, số đầu vào đã bị cắt giảm thành ba số thập phân bởi:

Nhân số lượng với 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13 để thay đổi số thập phân ba vị trí sang bên phải

Lấy phần số nguyên của số mới đó với 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14

Chuyển vị trí thập phân ba vị trí trở lại bên trái bằng cách chia cho 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13ceiling function maps every number to its ceiling. To allow the ceiling function to accept integers, the ceiling of an integer is defined to be the integer itself. So the ceiling of the number 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02 is 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02.

Bạn có thể khái quát quy trình này bằng cách thay thế 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
13 bằng số 10ᵖ (
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
49 được nâng lên công suất PTH), trong đó p là số lượng vị trí thập phân để cắt ngắn đến:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
2

Bạn thậm chí có thể chuyển một số âm cho 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54 để cắt ngắn thành các chữ số ở bên trái của dấu thập phân:

Khi bạn cắt ngắn một số dương, bạn đang làm tròn nó xuống. Tương tự như vậy, cắt ngắn một số âm tròn số đó lên. Theo một nghĩa nào đó, cắt ngắn là sự kết hợp của các phương pháp làm tròn tùy thuộc vào dấu hiệu của số bạn đang làm tròn.

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
3

Hãy cùng xem từng phương pháp làm tròn này một cách riêng lẻ, bắt đầu bằng cách làm tròn.

Tập trung

Chiến lược làm tròn thứ hai mà chúng tôi sẽ xem xét được gọi là làm tròn. Chiến lược này luôn làm tròn một số lên đến một số chữ số cụ thể. Bảng sau đây tóm tắt chiến lược này:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
4

Bạn thậm chí có thể chuyển một số âm cho 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54 để cắt ngắn thành các chữ số ở bên trái của dấu thập phân:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
5

Bạn thậm chí có thể chuyển một số âm cho 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54 để cắt ngắn thành các chữ số ở bên trái của dấu thập phân:

Hãy đoán xem những gì 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
87 trả về:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
6

Có phải 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
88 những gì bạn mong đợi?

Nếu bạn kiểm tra logic được sử dụng trong việc xác định ________ 174, cụ thể, cách hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
67 hoạt động thì điều đó có ý nghĩa rằng 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
87 trả về 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
88. Tuy nhiên, một số người tự nhiên mong đợi tính đối xứng xung quanh số 0 khi làm tròn các số, do đó nếu 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
9 được làm tròn lên đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02, thì 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
95 sẽ được làm tròn lên đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
96.

Hãy để thiết lập một số thuật ngữ. Đối với các mục đích của chúng tôi, chúng tôi sẽ sử dụng các thuật ngữ làm tròn lên và các vòng tròn xuống theo sơ đồ sau:

Hướng dẫn how do you round to multiple in python? - làm thế nào để bạn làm tròn thành nhiều số trong python?
Làm tròn lên bên phải và xuống bên trái. (Hình ảnh: David Amos)

Làm tròn luôn làm tròn một số vào bên phải trên dòng số và làm tròn xuống luôn làm tròn một số vào bên trái trên dòng số.

Làm tròn xuống

Đối tác của nhóm làm tròn lên trên mạng là chiến lược làm tròn của người Viking, luôn làm tròn một số xuống một số chữ số được chỉ định. Dưới đây là một số ví dụ minh họa chiến lược này:

Giá trịLàm tròn xuốngKết quả
12.345 Hàng chục nơi10
12.345 Những người12
12.345 Vị trí thứ mười12.3
12.345 Vị trí hàng trăm12.34

Để thực hiện chiến lược làm tròn xuống của người Viking trong Python, chúng ta có thể tuân theo cùng một thuật toán mà chúng tôi đã sử dụng cho cả 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
97 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74. Đầu tiên chuyển điểm thập phân, sau đó làm tròn sang một số nguyên, và cuối cùng thay đổi dấu thập phân trở lại.

Trong 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74, chúng tôi đã sử dụng 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
67 để làm tròn lên trần của số sau khi chuyển điểm thập phân. Tuy nhiên, đối với chiến lược làm tròn xuống của người Viking, chúng ta cần làm tròn lên sàn của số sau khi chuyển điểm thập phân.

May mắn cho chúng tôi, mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
56 có chức năng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
02 trả về sàn của đầu vào của nó:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
7

Ở đây, định nghĩa của 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03:

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
8

Trông giống như 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74, ngoại trừ 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
67 đã được thay thế bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
06.

Bạn có thể kiểm tra 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 trên một vài giá trị khác nhau:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
9

Những ảnh hưởng của 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 có thể khá cực đoan. Bằng cách làm tròn các số trong một bộ dữ liệu lớn lên hoặc xuống, bạn có khả năng loại bỏ một tấn độ chính xác và thay đổi mạnh mẽ các tính toán được tạo từ dữ liệu.

Trước khi chúng tôi thảo luận về bất kỳ chiến lược làm tròn nào nữa, hãy để dừng lại và dành một chút thời gian để nói về cách làm tròn có thể làm cho dữ liệu của bạn bị sai lệch.

Interlude: Bias làm tròn

Bây giờ bạn đã thấy ba phương pháp làm tròn: 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09, 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03. Tất cả ba kỹ thuật này đều khá thô khi bảo tồn một lượng chính xác hợp lý cho một số nhất định.

Có một sự khác biệt quan trọng giữa 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 làm nổi bật một khía cạnh quan trọng của làm tròn: đối xứng xung quanh 0.

Hãy nhớ lại rằng 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74 isn đối xứng xung quanh số không. Theo thuật ngữ toán học, một hàm f (x) đối xứng xung quanh 0 nếu, đối với bất kỳ giá trị nào của x, f (x) + f (-x) = 0. Ví dụ, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
17 trả về 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02, nhưng 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
87 trả về 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70. Hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 cũng không đối xứng khoảng 0.

Mặt khác, hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 là đối xứng xung quanh 0. Điều này là bởi vì, sau khi chuyển điểm thập phân sang bên phải, 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 cắt các chữ số còn lại. Khi giá trị ban đầu là dương, số tiền này sẽ làm tròn số xuống. Số âm được làm tròn lên. Vì vậy, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
24 trả về 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
59 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
26 trả về 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70.

Khái niệm đối xứng giới thiệu khái niệm về độ lệch làm tròn, mô tả cách làm tròn ảnh hưởng đến dữ liệu số trong bộ dữ liệu.rounding bias, which describes how rounding affects numeric data in a dataset.

Chiến lược làm tròn của người Viking có một vòng hướng tới sự thiên vị vô cực tích cực, bởi vì giá trị luôn được làm tròn theo hướng vô cực tích cực. Tương tự như vậy, chiến lược làm tròn xuống của người Viking có một vòng đối với sự thiên vị vô cực tiêu cực.round towards positive infinity bias, because the value is always rounded up in the direction of positive infinity. Likewise, the “rounding down” strategy has a round towards negative infinity bias.

Chiến lược cắt ngắn của người Viking thể hiện một vòng hướng tới sự thiên vị vô cực tiêu cực đối với các giá trị dương và một vòng hướng tới vô cực dương cho các giá trị âm. Các chức năng làm tròn với hành vi này được cho là có một vòng về phía không thiên vị, nói chung.round towards zero bias, in general.

Hãy để xem cách thức hoạt động của nó trong thực tế. Hãy xem xét danh sách các phao sau:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
0

Hãy để tính toán giá trị trung bình của các giá trị trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 bằng cách sử dụng hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
29:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
1

Bây giờ áp dụng từng 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 trong danh sách hiểu để làm tròn từng số trong 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 đến một vị trí thập phân và tính giá trị trung bình mới:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
2

Sau khi mỗi số trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 được làm tròn, giá trị trung bình mới là khoảng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
35, lớn hơn giá trị trung bình thực tế của 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
36. Làm tròn xuống dịch chuyển trung bình xuống khoảng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
37. Giá trị trung bình của các giá trị bị cắt là khoảng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
38 và là giá trị gần nhất với giá trị trung bình thực tế.

Ví dụ này không ngụ ý rằng bạn nên luôn luôn cắt ngắn khi bạn cần làm tròn các giá trị riêng lẻ trong khi bảo tồn giá trị trung bình càng gần càng tốt. Danh sách 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 chứa số lượng giá trị dương và âm bằng nhau. Hàm 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09 sẽ hoạt động giống như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74 trên danh sách tất cả các giá trị dương và giống như 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 trên danh sách tất cả các giá trị âm.

Những gì ví dụ này minh họa là độ lệch làm tròn hiệu ứng có trên các giá trị được tính toán từ dữ liệu đã được làm tròn. Bạn sẽ cần phải ghi nhớ những hiệu ứng này khi rút ra kết luận từ dữ liệu đã được làm tròn.

Thông thường, khi làm tròn, bạn quan tâm đến việc làm tròn đến số gần nhất với một số độ chính xác được chỉ định, thay vì chỉ làm tròn mọi thứ lên hoặc xuống.

Ví dụ: nếu ai đó yêu cầu bạn làm tròn các số 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
43 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
44 cho một vị trí thập phân, có lẽ bạn sẽ phản hồi nhanh chóng với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
58 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
46. Các chức năng 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09, 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 don don làm bất cứ điều gì như thế này.

Còn số 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
50 thì sao? Bạn có thể nghĩ ngay lập tức để làm tròn điều này đến 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
46, nhưng trong thực tế, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
50 là tương đương từ 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
58 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
46. Theo một nghĩa nào đó, 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
58 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
46 đều là những con số gần nhất đến 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
50 với độ chính xác của số thập phân. Số 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
50 được gọi là cà vạt liên quan đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
58 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
46. Trong các trường hợp như thế này, bạn phải chỉ định một kẻ phá vỡ.tie with respect to 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
58 and 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
46. In cases like this, you must assign a tiebreaker.

Cách mà hầu hết mọi người được dạy về mối quan hệ phá vỡ là bằng cách làm tròn đến các số lớn hơn của hai con số có thể.

Làm tròn một nửa lên

Chiến lược làm tròn một nửa của người Viking lên từng số vào số gần nhất với độ chính xác được chỉ định và phá vỡ các mối quan hệ bằng cách làm tròn. Dưới đây là một số ví dụ:

Giá trịVòng một nửa lên đếnKết quả
13.825 Hàng chục nơi10
13.825 Những người14
13.825 Vị trí thứ mười13.8
13.825 Vị trí hàng trăm13.83

Để thực hiện chiến lược nửa vòng tròn của người Viking trong Python, bạn bắt đầu như thường lệ bằng cách chuyển điểm thập phân sang bên phải bởi số lượng địa điểm mong muốn. Tuy nhiên, tại thời điểm này, bạn cần một cách để xác định xem chữ số ngay sau điểm thập phân thay đổi nhỏ hơn hoặc lớn hơn hoặc bằng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
61.

Một cách để làm điều này là thêm 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
62 vào giá trị đã thay đổi và sau đó làm tròn với 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
06. Điều này hoạt động bởi vì:

  • Nếu chữ số ở vị trí thập phân đầu tiên của giá trị thay đổi nhỏ hơn năm, thì việc thêm 

    >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
    62 won Thay đổi phần số nguyên của giá trị dịch chuyển, do đó sàn bằng phần nguyên.

  • Nếu chữ số đầu tiên sau vị trí thập phân lớn hơn hoặc bằng 

    >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
    61, thì việc thêm 
    >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
    62 sẽ tăng phần số nguyên của giá trị dịch chuyển bằng 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    59, do đó, sàn bằng với số nguyên lớn hơn này.

Ở đây, những gì nó trông giống như trong Python:

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
3

Lưu ý rằng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 trông rất giống 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03. Điều này có thể có phần phản trực giác, nhưng bên trong 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 chỉ làm tròn xuống. Bí quyết là thêm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
62 sau khi chuyển điểm thập phân để kết quả làm tròn xuống phù hợp với giá trị dự kiến.

Hãy để thử nghiệm 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 trên một vài giá trị để thấy rằng nó hoạt động:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
4

Vì 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 luôn phá vỡ các mối quan hệ bằng cách làm tròn đến các giá trị lớn hơn của hai giá trị có thể, các giá trị âm như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
95 tròn đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70, không phải là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
96:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
5

Vì 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 luôn phá vỡ các mối quan hệ bằng cách làm tròn đến các giá trị lớn hơn của hai giá trị có thể, các giá trị âm như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
95 tròn đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70, không phải là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
96:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
6

Vì 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 luôn phá vỡ các mối quan hệ bằng cách làm tròn đến các giá trị lớn hơn của hai giá trị có thể, các giá trị âm như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
95 tròn đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70, không phải là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
96:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
7

Vì 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 luôn phá vỡ các mối quan hệ bằng cách làm tròn đến các giá trị lớn hơn của hai giá trị có thể, các giá trị âm như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
95 tròn đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70, không phải là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
96:

Tuyệt quá! Bây giờ bạn cuối cùng có thể nhận được kết quả đó rằng chức năng 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp từ chối cho bạn:

Mặc dù trước khi bạn quá phấn khích, hãy để xem điều gì xảy ra khi bạn cố gắng và làm tròn 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
78 đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02 Số thập phân:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
8

Vì 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 luôn phá vỡ các mối quan hệ bằng cách làm tròn đến các giá trị lớn hơn của hai giá trị có thể, các giá trị âm như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
95 tròn đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70, không phải là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
96:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
9

Vì 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 luôn phá vỡ các mối quan hệ bằng cách làm tròn đến các giá trị lớn hơn của hai giá trị có thể, các giá trị âm như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
95 tròn đến 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
70, không phải là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
96:

Tuyệt quá! Bây giờ bạn cuối cùng có thể nhận được kết quả đó rằng chức năng 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp từ chối cho bạn:

Thực tế là Python nói rằng 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
01 là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02 là một tạo tác của lỗi biểu diễn dấu phẩy động. Bạn có thể tự hỏi mình, được rồi, nhưng có cách nào để khắc phục điều này không? Một câu hỏi hay hơn để tự hỏi mình là "Tôi có cần sửa cái này không?"

Các số điểm nổi không có độ chính xác chính xác, và do đó không nên được sử dụng trong các tình huống trong đó độ chính xác là tối quan trọng. Đối với các ứng dụng có độ chính xác chính xác là cần thiết, bạn có thể sử dụng lớp 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 từ mô -đun PythonTHER 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06. Bạn sẽ tìm hiểu thêm về lớp 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 dưới đây.should not be used in situations where precision is paramount. For applications where the exact precision is necessary, you can use the 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 class from Python’s 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 module. You’ll learn more about the 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 class below.

Nếu bạn đã xác định rằng lớp 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
08 tiêu chuẩn của Python là đủ cho ứng dụng của bạn, một số lỗi không thường xuyên trong 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 do lỗi biểu diễn điểm nổi nên là một mối quan tâm.

Bây giờ, bạn đã nhận được một hương vị về cách các số máy tròn trong bộ nhớ, hãy để tiếp tục thảo luận về các chiến lược làm tròn bằng cách nhìn vào một cách khác để phá vỡ một chiếc cà vạt.

Làm tròn một nửa xuống

Chiến lược làm tròn một nửa xuống, các vòng tròn với số gần nhất với độ chính xác mong muốn, giống như phương pháp làm tròn một nửa lên, ngoại trừ việc nó phá vỡ mối quan hệ bằng cách làm tròn vào số ít hơn trong hai số. Dưới đây là một số ví dụ:

Giá trịVòng một nửa xuốngKết quả
13.825 Hàng chục nơi10
13.825 Những người14
13.825 Vị trí thứ mười13.8
13.825 Vị trí hàng trăm13.82

Bạn có thể thực hiện chiến lược nửa làm tròn xuống trong Python bằng cách thay thế 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
06 trong hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 bằng 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
67 và trừ 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
62 thay vì thêm: thêm:

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
0

Hãy để kiểm tra 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 so với một vài trường hợp thử nghiệm:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
1

Cả 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 không có sai lệch nói chung. Tuy nhiên, việc làm tròn dữ liệu với rất nhiều mối quan hệ sẽ giới thiệu sự thiên vị. Ví dụ cực đoan, hãy xem xét danh sách các số sau:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
2

Cả 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 không có sai lệch nói chung. Tuy nhiên, việc làm tròn dữ liệu với rất nhiều mối quan hệ sẽ giới thiệu sự thiên vị. Ví dụ cực đoan, hãy xem xét danh sách các số sau:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
3

Cả 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 không có sai lệch nói chung. Tuy nhiên, việc làm tròn dữ liệu với rất nhiều mối quan hệ sẽ giới thiệu sự thiên vị. Ví dụ cực đoan, hãy xem xét danh sách các số sau:

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
4

Cả 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 không có sai lệch nói chung. Tuy nhiên, việc làm tròn dữ liệu với rất nhiều mối quan hệ sẽ giới thiệu sự thiên vị. Ví dụ cực đoan, hãy xem xét danh sách các số sau:

Hãy để tính toán giá trị trung bình của các số sau:

Tiếp theo, tính toán giá trị trung bình trên dữ liệu sau khi làm tròn đến một vị trí thập phân với >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)] [0, 0, 0, 0, 0, 5, 5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15] >>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)] [0, 5, 5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20] 68 và >>> [i for i in range(20)] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] 14:

Mỗi số trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 là một sự ràng buộc liên quan đến việc làm tròn đến một vị trí thập phân. Hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 giới thiệu một vòng hướng tới sai lệch vô cực dương và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 giới thiệu một vòng hướng tới sai lệch vô cực tiêu cực.

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
5

Cả 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 không có sai lệch nói chung. Tuy nhiên, việc làm tròn dữ liệu với rất nhiều mối quan hệ sẽ giới thiệu sự thiên vị. Ví dụ cực đoan, hãy xem xét danh sách các số sau:

Giá trịVòng một nửa xuốngKết quả
15.25 Hàng chục nơi20
15.25 Những người15
15.25 Vị trí thứ mười15.3
-15.25 Hàng chục nơi-20
-15.25 Những người-15
-15.25 Vị trí thứ mười-15.3

Vị trí hàng trăm

  1. Bạn có thể thực hiện chiến lược nửa làm tròn xuống trong Python bằng cách thay thế 
    >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
    06 trong hàm 
    >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
    68 bằng 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    67 và trừ 
    >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
    62 thay vì thêm: thêm:
  2. Hãy để kiểm tra 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    14 so với một vài trường hợp thử nghiệm:
  3. >>>
  4. Cả 
    >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
    68 và 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    14 không có sai lệch nói chung. Tuy nhiên, việc làm tròn dữ liệu với rất nhiều mối quan hệ sẽ giới thiệu sự thiên vị. Ví dụ cực đoan, hãy xem xét danh sách các số sau:

Hãy để tính toán giá trị trung bình của các số sau:

Tiếp theo, tính toán giá trị trung bình trên dữ liệu sau khi làm tròn đến một vị trí thập phân với 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14:

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
6

Mỗi số trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 là một sự ràng buộc liên quan đến việc làm tròn đến một vị trí thập phân. Hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 giới thiệu một vòng hướng tới sai lệch vô cực dương và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 giới thiệu một vòng hướng tới sai lệch vô cực tiêu cực.

Các chiến lược làm tròn còn lại mà chúng tôi sẽ thảo luận về tất cả các nỗ lực để giảm thiểu những thành kiến ​​này theo những cách khác nhau.

Làm tròn một nửa so với số không

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
7

Cả 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 không có sai lệch nói chung. Tuy nhiên, việc làm tròn dữ liệu với rất nhiều mối quan hệ sẽ giới thiệu sự thiên vị. Ví dụ cực đoan, hãy xem xét danh sách các số sau:

Hãy để tính toán giá trị trung bình của các số sau:

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
8

Tiếp theo, tính toán giá trị trung bình trên dữ liệu sau khi làm tròn đến một vị trí thập phân với 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14:

Mỗi số trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 là một sự ràng buộc liên quan đến việc làm tròn đến một vị trí thập phân. Hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 giới thiệu một vòng hướng tới sai lệch vô cực dương và 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
14 giới thiệu một vòng hướng tới sai lệch vô cực tiêu cực.

>>>

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
9

Hàm 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
53 làm tròn số theo cách mà hầu hết mọi người có xu hướng tròn số trong cuộc sống hàng ngày. Bên cạnh đó là chức năng làm tròn quen thuộc nhất mà bạn đã thấy cho đến nay, 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
53 cũng loại bỏ các độ lệch tròn trong các bộ dữ liệu có số lượng tương đương các mối quan hệ tích cực và tiêu cực.

Hãy để kiểm tra mức độ 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
53 giảm thiểu sai lệch làm tròn trong ví dụ từ phần trước:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
0

Giá trị trung bình của các số trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 được bảo tồn gần như chính xác khi bạn làm tròn từng số trong 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 đến một vị trí thập phân với 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
53!

Tuy nhiên, 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
53 sẽ thể hiện sự thiên vị làm tròn khi bạn làm tròn mọi số trong các bộ dữ liệu chỉ có mối quan hệ tích cực, chỉ có mối quan hệ tiêu cực hoặc nhiều mối quan hệ của một dấu hiệu hơn giá trị kia. Sự thiên vị chỉ được giảm thiểu tốt nếu có một số lượng tương tự các mối quan hệ tích cực và tiêu cực trong bộ dữ liệu.

Làm thế nào để bạn xử lý các tình huống trong đó số lượng mối quan hệ tích cực và tiêu cực khác nhau đáng kể? Câu trả lời cho câu hỏi này đưa chúng ta đến vòng tròn đầy đủ cho chức năng đã lừa dối chúng ta khi bắt đầu bài viết này: Chức năng 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp của Python.

Làm tròn một nửa để thậm chí

Một cách để giảm thiểu độ lệch làm tròn khi làm tròn các giá trị trong bộ dữ liệu là các mối quan hệ tròn đến số gần nhất ở độ chính xác mong muốn. Dưới đây là một số ví dụ về cách làm điều đó:

Giá trịVòng một nửa để thậm chíKết quả
15.255 Hàng chục nơi20
15.255 Những người15
15.255 Vị trí thứ mười15.3
15.255 Vị trí hàng trăm15.26

Một nửa làm tròn cho chiến lược thậm chí là chiến lược được sử dụng bởi chức năng 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp của Python và là quy tắc làm tròn mặc định trong tiêu chuẩn IEEE-754. Chiến lược này hoạt động theo giả định rằng xác suất của một sự ràng buộc trong bộ dữ liệu được làm tròn hoặc làm tròn lên bằng nhau. Trong thực tế, đây thường là trường hợp.

Bây giờ bạn biết tại sao 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 trả về 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
02. Nó không phải là một sai lầm. Đó là một quyết định thiết kế có ý thức dựa trên các khuyến nghị vững chắc.

Để chứng minh cho chính mình rằng 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 thực sự làm tròn để thậm chí, hãy thử nó trên một vài giá trị khác nhau:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
1

Hàm 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 gần như không có sai lệch, nhưng nó không hoàn hảo. Ví dụ, độ lệch làm tròn vẫn có thể được giới thiệu nếu phần lớn các mối quan hệ trong bộ dữ liệu của bạn làm tròn lên đến ngay cả thay vì làm tròn xuống. Các chiến lược giảm thiểu sự thiên vị thậm chí còn tốt hơn so với một nửa làm tròn với thậm chí còn tồn tại, nhưng chúng có phần mơ hồ và chỉ cần thiết trong hoàn cảnh khắc nghiệt.

Cuối cùng, 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 bị trục trặc tương tự mà bạn đã thấy trong 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 nhờ lỗi biểu diễn điểm nổi:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
2

Bạn không nên quan tâm đến những lỗi không thường xuyên này nếu độ chính xác điểm nổi là đủ cho ứng dụng của bạn.

Khi độ chính xác là tối quan trọng, bạn nên sử dụng lớp Python từ ____305.

Lớp >>> [i for i in range(20)] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] 05

Mô-đun thập phân Python sườn là một trong những tính năng bao gồm các loại pin của các ngôn ngữ mà bạn có thể không biết nếu bạn mới sử dụng Python. Nguyên tắc hướng dẫn của mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 có thể được tìm thấy trong tài liệu:

Decimal, dựa trên mô hình dấu phẩy động được thiết kế với mọi người và nhất thiết phải có một nguyên tắc hướng dẫn tối quan trọng-máy tính phải cung cấp một số học hoạt động theo cách tương tự như số học mà mọi người học ở trường. - Đoạn trích từ đặc điểm số học thập phân. (Nguồn)

Những lợi ích của mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 bao gồm:

  • Đại diện thập phân chính xác: 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    81 thực sự là 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    81 và 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    83 trả về 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    26, như bạn mong đợi.    : 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    81 is actually 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    81, and 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    83 returns 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    26, as you’d expect.
  • Bảo tồn các chữ số quan trọng: Khi bạn thêm 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    85 và 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    86, kết quả là 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    87 với số 0 được duy trì để chỉ ra ý nghĩa.    : When you add 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    85 and 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    86, the result is 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    87 with the trailing zero maintained to indicate significance.
  • Độ chính xác thay đổi của người dùng: Độ chính xác mặc định của mô-đun 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    06 là hai mươi tám chữ số, nhưng giá trị này có thể được người dùng thay đổi để phù hợp với vấn đề trong tay.    : The default precision of the 
    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    06 module is twenty-eight digits, but this value can be altered by the user to match the problem at hand.

Hãy cùng khám phá cách làm việc làm tròn hoạt động trong mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06. Bắt đầu bằng cách nhập phần sau vào Python Repls:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
3

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
90 Trả về một đối tượng 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
91 đại diện cho bối cảnh mặc định của mô -đun 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06. Bối cảnh bao gồm độ chính xác mặc định và chiến lược làm tròn mặc định, trong số những thứ khác.

Như bạn có thể thấy trong ví dụ trên, chiến lược làm tròn mặc định cho mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 là 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
94. Điều này phù hợp với chức năng 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp và phải là chiến lược làm tròn ưa thích cho hầu hết các mục đích.

Hãy cùng khai báo một số bằng cách sử dụng lớp 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05. Để làm như vậy, hãy tạo một thể hiện 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 mới bằng cách chuyển 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
99 chứa giá trị mong muốn:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
4

Chỉ để giải trí, hãy để thử nghiệm khẳng định rằng 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 duy trì biểu diễn thập phân chính xác:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
5

Ahhh. Điều đó thỏa mãn, phải không?

Làm tròn một 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05 được thực hiện với phương pháp 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
02:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
6

Được rồi, có lẽ trông hơi vui, vì vậy hãy để điều đó phá vỡ điều đó. Đối số 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
03 trong 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
02 xác định số lượng vị trí thập phân để làm tròn số. Vì 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
05 có một vị trí thập phân, số 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
06 vòng đến một vị trí thập phân duy nhất. Chiến lược làm tròn mặc định là một nửa làm tròn đến một nửa, vì vậy kết quả là 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
5.

Hãy nhớ lại rằng hàm 

>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0, cũng sử dụng một nửa làm tròn cho chiến lược, đã không chính xác cho vòng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
09 đến hai thập phân. Thay vì 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
10, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
11 trả về 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
12. Nhờ các mô -đun 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 đại diện thập phân chính xác, bạn đã giành được vấn đề này với lớp 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
7

Một lợi ích khác của mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 là làm tròn sau khi thực hiện số học được chăm sóc tự động và các chữ số quan trọng được bảo tồn. Để xem điều này trong hành động, hãy để thay đổi độ chính xác mặc định từ hai mươi tám chữ số thành hai, sau đó thêm các số 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
43 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
17:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
8

Để thay đổi độ chính xác, bạn gọi 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
90 và đặt thuộc tính 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
19. Nếu đặt thuộc tính trên một cuộc gọi hàm có vẻ kỳ lạ với bạn, bạn có thể làm điều này bởi vì 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
20 trả về một đối tượng 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
91 đặc biệt đại diện cho bối cảnh nội bộ hiện tại chứa các tham số mặc định được sử dụng bởi mô -đun 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06.

Giá trị chính xác của 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
43 cộng với 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
17 là 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
25. Vì độ chính xác hiện là hai chữ số và chiến lược làm tròn được đặt thành mặc định là một nửa làm tròn thành chẵn, nên giá trị 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
25 được tự động làm tròn thành 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
27.

Để thay đổi chiến lược làm tròn mặc định, bạn có thể đặt thuộc tính 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
28 thành bất kỳ một trong nhiều cờ. Bảng sau đây tóm tắt các cờ này và chiến lược làm tròn mà họ thực hiện:

Lá cờChiến lược làm tròn
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
29		Tập trung
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
30		Làm tròn xuống
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
31		Cắt ngắn
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
32		Làm tròn từ số không
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
33		Làm tròn một nửa so với số không
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
34		Làm tròn một nửa về phía 0
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
35		Làm tròn một nửa để thậm chí
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
36		Làm tròn và làm tròn về phía 0

Điều đầu tiên cần chú ý là sơ đồ đặt tên được sử dụng bởi mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 khác với những gì chúng tôi đã đồng ý trước đó trong bài viết. Ví dụ, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
32 thực hiện các vòng tròn từ chiến lược không có, thực sự làm tròn các số âm.

Thứ hai, một số chiến lược làm tròn được đề cập trong bảng có thể trông không quen thuộc kể từ khi chúng ta đã thảo luận về chúng. Bạn đã thấy cách 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
35 hoạt động, vì vậy, hãy để xem xét từng người khác trong hành động.

Chiến lược 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
29 hoạt động giống như hàm 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
74 mà chúng tôi đã xác định trước đó:

>>>

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
9

Lưu ý rằng kết quả của 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
29 không đối xứng xung quanh 0.

Chiến lược 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
30 hoạt động giống như hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
03 của chúng tôi:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
0

Giống như 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
29, chiến lược 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
30 không đối xứng xung quanh 0.

Các chiến lược 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
31 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
32 có những cái tên lừa đảo có phần. Cả 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
49 và 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
50 đều đối xứng xung quanh 0:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
1

Chiến lược 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
31 làm tròn các số về 0, giống như hàm 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
09. Mặt khác, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
32 làm tròn mọi thứ từ số không. Đây là một sự phá vỡ rõ ràng từ thuật ngữ mà chúng tôi đã đồng ý trước đó trong bài viết, vì vậy hãy ghi nhớ điều đó khi bạn đang làm việc với mô -đun 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06.

Có ba chiến lược trong mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 cho phép làm tròn nhiều sắc thái hơn. Phương pháp 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
33 làm tròn mọi thứ theo số gần nhất và phá vỡ mối quan hệ bằng cách làm tròn từ số không:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
2

Lưu ý rằng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
33 hoạt động giống như 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
53 của chúng tôi và không thích 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68.

Ngoài ra còn có một chiến lược 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
34 phá vỡ mối quan hệ bằng cách làm tròn về 0:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
3

Chiến lược làm tròn cuối cùng có sẵn trong mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 rất khác với bất cứ điều gì chúng ta đã thấy cho đến nay:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
4

Trong các ví dụ trên, có vẻ như 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
36 làm tròn mọi thứ về 0. Trên thực tế, đây chính xác là cách 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
36 hoạt động, trừ khi kết quả của việc làm tròn kết thúc trong một 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
26 hoặc 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
61. Trong trường hợp đó, số được làm tròn khỏi số không:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
5

Trong ví dụ đầu tiên, số 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
66 lần đầu tiên được làm tròn về 0 ở vị trí thập phân thứ hai, tạo ra 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
67. Vì 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
67 không kết thúc trong một 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
26 hoặc 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
61, nên nó được để lại như vậy. Mặt khác, 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
71 được làm tròn về 0 ở vị trí thập phân thứ hai, dẫn đến số 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
9. Điều này kết thúc trong một 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
61, vì vậy vị trí thập phân đầu tiên sau đó được làm tròn từ số 0 đến 
def truncate(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return int(n * multiplier) / multiplier
5.

Trong phần này, chúng tôi chỉ tập trung vào các khía cạnh làm tròn của mô -đun 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06. Có một số lượng lớn các tính năng khác làm cho 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
06 trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng trong đó độ chính xác dấu phẩy động tiêu chuẩn là không đủ, chẳng hạn như ngân hàng và một số vấn đề trong điện toán khoa học.

Để biết thêm thông tin về 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
05, hãy xem hướng dẫn bắt đầu nhanh trong các tài liệu Python.

Tiếp theo, hãy để chúng tôi chú ý sang hai mặt hàng chủ lực của các ngăn xếp khoa học và máy tính khoa học Python,: Numpy và Pandas.

Làm tròn mảng numpy

Trong các lĩnh vực của khoa học dữ liệu và điện toán khoa học, bạn thường lưu trữ dữ liệu của mình dưới dạng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
78. Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của Numpy, là việc sử dụng vector hóa và phát sóng để áp dụng các hoạt động cho toàn bộ mảng cùng một lúc thay vì một yếu tố tại một thời điểm.

Hãy để tạo ra một số dữ liệu bằng cách tạo một mảng số giả ngẫu nhiên 3 × 4:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
6

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

Để làm tròn tất cả các giá trị trong mảng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28, bạn có thể chuyển 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 làm đối số cho hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83. Số lượng vị trí thập phân mong muốn được đặt với đối số từ khóa 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54. Một nửa vòng cho chiến lược thậm chí được sử dụng, giống như chức năng 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp của Python.

Ví dụ: các vòng sau tất cả các giá trị trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 đến ba số thập phân:

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
7

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

Để làm tròn tất cả các giá trị trong mảng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28, bạn có thể chuyển 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 làm đối số cho hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83. Số lượng vị trí thập phân mong muốn được đặt với đối số từ khóa 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54. Một nửa vòng cho chiến lược thậm chí được sử dụng, giống như chức năng 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp của Python.

Ví dụ: các vòng sau tất cả các giá trị trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 đến ba số thập phân:

  • >>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
    96
  • >>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
    97
  • >>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
    98
  • >>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
    99

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83 là sự thương xót của lỗi biểu diễn dấu phẩy động, giống như 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 là.

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
8

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

Để làm tròn tất cả các giá trị trong mảng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28, bạn có thể chuyển 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 làm đối số cho hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83. Số lượng vị trí thập phân mong muốn được đặt với đối số từ khóa 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54. Một nửa vòng cho chiến lược thậm chí được sử dụng, giống như chức năng 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp của Python.

Ví dụ: các vòng sau tất cả các giá trị trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 đến ba số thập phân:

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83 là sự thương xót của lỗi biểu diễn dấu phẩy động, giống như 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 là.

>>>

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
9

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
0

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
1

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
2

Để làm tròn tất cả các giá trị trong mảng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28, bạn có thể chuyển 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 làm đối số cho hàm 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83. Số lượng vị trí thập phân mong muốn được đặt với đối số từ khóa 
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
54. Một nửa vòng cho chiến lược thậm chí được sử dụng, giống như chức năng 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 tích hợp của Python.

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
3

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

Để làm tròn tất cả các giá trị trong mảng >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)] [0, 0, 0, 0, 0, 5, 5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15] >>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)] [0, 5, 5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20] 28, bạn có thể chuyển >>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)] [0, 0, 0, 0, 0, 5, 5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15] >>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)] [0, 5, 5, 5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20] 28 làm đối số cho hàm >>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)] [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10] >>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)] [0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20] 83. Số lượng vị trí thập phân mong muốn được đặt với đối số từ khóa >>> [i for i in range(20)] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] 54. Một nửa vòng cho chiến lược thậm chí được sử dụng, giống như chức năng >>> import random >>> random.seed(100) >>> for _ in range(1000000): ... randn = random.uniform(-0.05, 0.05) ... actual_value = actual_value + randn ... truncated_value = truncate(truncated_value + randn) ... >>> actual_value 96.45273913513529 >>> truncated_value 0.239 0 tích hợp của Python.

Ví dụ: các vòng sau tất cả các giá trị trong 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 đến ba số thập phân:

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83 là sự thương xót của lỗi biểu diễn dấu phẩy động, giống như 
>>> import random
>>> random.seed(100)

>>> for _ in range(1000000):
...     randn = random.uniform(-0.05, 0.05)
...     actual_value = actual_value + randn
...     truncated_value = truncate(truncated_value + randn)
...

>>> actual_value
96.45273913513529

>>> truncated_value
0.239
0 là.

Ví dụ: giá trị trong hàng thứ ba của cột đầu tiên trong mảng 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
28 là 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
90. Khi bạn làm tròn số này đến ba vị trí thập phân bằng cách sử dụng một nửa làm tròn cho chiến lược thậm chí là, bạn mong đợi giá trị sẽ là 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
91. Nhưng bạn có thể thấy trong đầu ra từ 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
83 rằng giá trị được làm tròn thành 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
93. Tuy nhiên, giá trị 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
94 trong hàng đầu tiên của cột thứ hai chính xác là 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
95.

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
4

Đầu tiên, chúng tôi gieo hạt mô -đun 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
79 để bạn có thể dễ dàng tái tạo đầu ra. Sau đó, một mảng số điểm nổi 3 × 4 được tạo bằng 
>>> [round_down_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=10) for i in range(20)]
[0, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
80.

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
5

Nếu bạn cần sự linh hoạt làm tròn hơn, bạn có thể áp dụng các hàm Numpy ____ ____202, 

>>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
55 và 
>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
20 cho các đối tượng Pandas 
>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
07 và 
>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
08:

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
6

Hàm 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 đã sửa đổi từ phần trước cũng sẽ hoạt động ở đây:

>>>

>>> actual_value, truncated_value = 100, 100
7

Hàm 

>>> [round_down_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 0,  0,  0,  0,  5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15]

>>> [round_up_to_base(x=i, base=5) for i in range(20)]
[0, 5,  5,  5,  5,  5,  10, 10, 10, 10, 10, 15, 15, 15, 15, 15, 20, 20, 20, 20]
68 đã sửa đổi từ phần trước cũng sẽ hoạt động ở đây:

Xin chúc mừng, bạn rất tốt trên đường để làm tròn thành thạo! Bây giờ bạn biết rằng có nhiều cách để làm tròn một số hơn là có sự kết hợp của taco. .

Có một bước nữa: biết khi nào nên áp dụng chiến lược phù hợp.

Các ứng dụng và thực tiễn tốt nhất

Sự kéo dài cuối cùng trên con đường của bạn để làm tròn sự điêu luyện là sự hiểu biết khi nào nên áp dụng kiến ​​thức mới của bạn. Trong phần này, bạn sẽ học một số thực tiễn tốt nhất để đảm bảo bạn làm tròn số của mình đúng cách.

Lưu trữ nhiều hơn và tròn muộn

Khi bạn xử lý các bộ dữ liệu lớn, lưu trữ có thể là một vấn đề. Trong hầu hết các cơ sở dữ liệu quan hệ, mỗi cột trong bảng được thiết kế để lưu trữ một loại dữ liệu cụ thể và các loại dữ liệu số thường được gán chính xác để giúp bảo tồn bộ nhớ.

Ví dụ, một cảm biến nhiệt độ có thể báo cáo nhiệt độ trong lò công nghiệp kéo dài cứ sau mười giây chính xác đến tám chữ số thập phân. Các bài đọc từ điều này được sử dụng để phát hiện sự dao động bất thường về nhiệt độ có thể chỉ ra sự thất bại của một yếu tố sưởi ấm hoặc một số thành phần khác. Vì vậy, có thể có một kịch bản Python chạy so sánh mỗi lần đọc đến cuối cùng để kiểm tra các biến động lớn.

Các bài đọc từ cảm biến này cũng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu SQL để nhiệt độ trung bình hàng ngày bên trong lò có thể được tính toán mỗi ngày vào nửa đêm. Nhà sản xuất phần tử sưởi ấm bên trong lò khuyến nghị thay thế thành phần bất cứ khi nào nhiệt độ trung bình hàng ngày giảm 

>>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
26 độ dưới mức bình thường.

Đối với tính toán này, bạn chỉ cần ba vị trí chính xác thập phân. Nhưng bạn biết từ vụ việc tại Sở giao dịch chứng khoán Vancouver rằng việc loại bỏ quá nhiều độ chính xác có thể ảnh hưởng đáng kể đến tính toán của bạn.

Nếu bạn có sẵn không gian, bạn nên lưu trữ dữ liệu ở mức độ chính xác đầy đủ. Nếu lưu trữ là một vấn đề, một quy tắc tốt là lưu trữ ít nhất hai hoặc ba vị trí chính xác thập phân hơn bạn cần cho tính toán của mình.

Cuối cùng, khi bạn tính toán nhiệt độ trung bình hàng ngày, bạn nên tính toán nó với độ chính xác đầy đủ có sẵn và làm tròn câu trả lời cuối cùng.

Tuân thủ các quy định nội tệ

Khi bạn gọi một tách cà phê với giá 2,40 đô la tại quán cà phê, thương gia thường thêm thuế cần thiết. Số tiền thuế đó phụ thuộc rất nhiều vào nơi bạn ở địa lý, nhưng vì lợi ích của cuộc tranh luận, hãy để nói rằng nó đã nói 6%. Thuế được thêm vào được đưa ra tới 0,144 đô la. Bạn có nên làm tròn số tiền này lên đến $ 0,15 hoặc xuống $ 0,14? Câu trả lời có thể phụ thuộc vào các quy định được quy định bởi chính quyền địa phương!

Những tình huống như thế này cũng có thể phát sinh khi bạn chuyển đổi một loại tiền khác. Năm 1999, Ủy ban các vấn đề kinh tế và tài chính của châu Âu đã mã hóa việc sử dụng một nửa vòng tròn từ chiến lược không có tiền tệ khi chuyển đổi tiền tệ sang đồng euro, nhưng các loại tiền tệ khác có thể đã áp dụng các quy định khác nhau.

Một kịch bản khác, Vòng tròn Thụy Điển, xảy ra khi đơn vị tiền tệ tối thiểu ở cấp độ kế toán ở một quốc gia nhỏ hơn đơn vị tiền tệ vật lý thấp nhất. Ví dụ, nếu một tách cà phê có giá 2,54 đô la sau thuế, nhưng không có đồng xu 1 xu được lưu hành, bạn sẽ làm gì? Người mua đã giành chiến thắng có số tiền chính xác và người bán có thể thay đổi chính xác.

Làm thế nào các tình huống như thế này được xử lý thường được xác định bởi một chính phủ quốc gia. Bạn có thể tìm thấy một danh sách các phương pháp làm tròn được sử dụng bởi các quốc gia khác nhau trên Wikipedia.

Nếu bạn đang thiết kế phần mềm để tính toán tiền tệ, bạn phải luôn kiểm tra luật pháp và quy định địa phương tại các địa điểm của người dùng.

Khi nghi ngờ, các mối quan hệ tròn để thậm chí

Khi bạn làm tròn các số trong các bộ dữ liệu lớn được sử dụng trong các tính toán phức tạp, mối quan tâm chính là hạn chế sự tăng trưởng của lỗi do làm tròn.

Trong tất cả các phương pháp mà chúng tôi đã thảo luận trong bài viết này, một nửa làm tròn cho chiến lược thậm chí của người dùng giảm thiểu sự thiên vị làm tròn tốt nhất. May mắn thay, Python, Numpy và Pandas đều mặc định cho chiến lược này, vì vậy bằng cách sử dụng các chức năng làm tròn tích hợp mà bạn đã được bảo vệ tốt!

Bản tóm tắt

Whew! Thật là một hành trình này đã được!

  • Trong bài viết này, bạn đã học được điều đó:

  • Mỗi chiến lược làm tròn vốn đã đưa ra một thiên vị làm tròn, và một nửa làm tròn cho chiến lược thậm chí là giảm thiểu sự thiên vị này, hầu hết thời gian.

  • Cách mà các máy tính lưu trữ các số điểm nổi trong bộ nhớ tự nhiên đưa ra một lỗi làm tròn tinh tế, nhưng bạn đã học được cách làm việc xung quanh điều này với mô-đun 

    >>> [i for i in range(20)]
[0, 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    06 trong thư viện tiêu chuẩn Python.

  • Bạn có thể làm tròn các mảng numpy và gấu trúc 

    >>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
    07 và 
    >>> def truncate(n):
...     return int(n * 1000) / 1000
    08 đối tượng.

  • Có những thực tiễn tốt nhất để làm tròn với dữ liệu trong thế giới thực.

Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm và đào sâu vào các chi tiết lớn của tất cả mọi thứ chúng tôi đã đề cập, các liên kết dưới đây sẽ khiến bạn bận rộn khá lâu.

Ít nhất, nếu bạn đã thích bài viết này và học được điều gì đó mới từ nó, hãy chuyển nó cho một người bạn hoặc thành viên trong nhóm! Hãy chắc chắn để chia sẻ suy nghĩ của bạn với chúng tôi trong các ý kiến. Chúng tôi rất thích nghe một số câu chuyện chiến đấu liên quan đến làm tròn của riêng bạn!

Happy Pythoning!

Tài nguyên bổ sung

Chiến lược làm tròn và thiên vị:

  • Vòng tròn, Wikipedia
  • Các số làm tròn mà không cần thêm sai lệch, từ zipcpu

Thông số kỹ thuật nổi và số thập phân:

  • IEEE-754, Wikipedia
  • Thông số số học thập phân chung của IBM

Những bài đọc thú vị:

  • Những gì mọi nhà khoa học máy tính nên biết về số học nổi, David Goldberg, Khảo sát điện toán ACM, tháng 3 năm 1991
  • Số học dấu nổi: Các vấn đề và hạn chế, từ python.org
  • Tại sao các tầng phân chia số nguyên Python, bởi Guido Van Rossum

Làm thế nào để bạn làm tròn đến bội số của 5 trong Python?

Làm thế nào để bạn làm tròn đến bội số gần nhất của 5 ở Python? Sử dụng vòng (số) để làm tròn đến bội số gần nhất của 5 chia số cho 5. Gọi vòng (a_number) trên kết quả a_number để nhận int. Nhân đó int với 5 để có được bội số gần nhất.Use round(number) to round to the nearest multiple of 5 Divide the number by 5. Call round(a_number) on the result a_number to get an int . Multiply that int by 5 to get the nearest multiple.

Làm thế nào để bạn làm tròn đến bội số gần nhất?

Bạn có thể sử dụng giá trần đến giá tròn, thời gian, chỉ số công cụ hoặc bất kỳ giá trị số nào khác. Trần tròn lên bằng cách sử dụng nhiều người được cung cấp. Bạn có thể sử dụng hàm MROUND để làm tròn đến bội số gần nhất và hàm sàn để làm tròn xuống bội số.use the MROUND function to round to the nearest multiple and the FLOOR function to round down to a multiple.

Làm thế nào để bạn làm tròn đến bội số gần nhất của 10 ở Python?

Sử dụng hàm vòng () để làm tròn một số đến 10 gần nhất, ví dụ:kết quả = vòng (num, -1).Khi hàm vòng () được gọi với đối số thứ hai là -1, nó làm tròn đến bội số gần nhất của 10., e.g. result = round(num, -1) . When the round() function is called with a second argument of -1 , it rounds to the closest multiple of 10.

Làm cách nào để đặt làm tròn trong Python?

Để làm tròn đến tổng số gần nhất trong Python, bạn có thể sử dụng phương thức vòng ().Bạn không nên chỉ định một số vị trí thập phân mà số của bạn nên được làm tròn.Mã Python của chúng tôi trả về: 24.Hàm vòng () thường được sử dụng với các số điểm nổi, bao gồm các vị trí thập phân.use the round() method. You should not specify a number of decimal places to which your number should be rounded. Our Python code returns: 24 . The round() function is usually used with floating-point numbers, which include decimal places.

programming python Round float Python Around Python Math ceil Python Round number Python Closest ten Python

Bài Viết Liên Quan

14b đặng văn ngữphường 10 phú nhuận hồ chí minh năm 2024
14b đặng văn ngữphường 10 phú nhuận hồ chí minh năm 2024

mẹo hay Check Entrupy PNJ Spa Dép
Ngoài giờ làm việc trong tiếng anh là gì năm 2024
Ngoài giờ làm việc trong tiếng anh là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng anh
Vietnam là nước có thu nhập trung bình năm 2024
Vietnam là nước có thu nhập trung bình năm 2024

mẹo hay
Trưởng ban dân vận tỉnh ủy tiếng anh là gì năm 2024
Trưởng ban dân vận tỉnh ủy tiếng anh là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng anh
Top hoc phi cac truong dai hoc quoc te năm 2024
Top hoc phi cac truong dai hoc quoc te năm 2024

mẹo hay Top List Top
Hướng dẫn sửa lỗi chính tả trong word 2007 năm 2024
Hướng dẫn sửa lỗi chính tả trong word 2007 năm 2024

mẹo hay Mẹo Hay Hướng dẫn
Lưu file png trong ai bị lỗi nền năm 2024
Lưu file png trong ai bị lỗi nền năm 2024

mẹo hay Công Nghệ File
Ngày 12 tháng 1 là ngày gì năm 2024
Ngày 12 tháng 1 là ngày gì năm 2024

là ai
Cách giải bài 12 sbt toán 8 tập 2 năm 2024
Cách giải bài 12 sbt toán 8 tập 2 năm 2024

mẹo hay Mẹo Hay Cách
Thiết kế 2 bước gồm những bước nào năm 2024
Thiết kế 2 bước gồm những bước nào năm 2024

mẹo hay
Cho vay sản xuất kinh doanh là gì năm 2024
Cho vay sản xuất kinh doanh là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Bài tập hình lớp 8 nâng cao hk1 năm 2024
Bài tập hình lớp 8 nâng cao hk1 năm 2024

mẹo hay Khỏe Đẹp Bài tập
Công nghiệp hóa hiện đại hóa lĩnh vực y tế năm 2024
Công nghiệp hóa hiện đại hóa lĩnh vực y tế năm 2024

mẹo hay
Danh văn lợi dưỡng ngũ dục lục trần là gì năm 2024
Danh văn lợi dưỡng ngũ dục lục trần là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Nghe tiếng anh như thế nào cho hiệu quả năm 2024
Nghe tiếng anh như thế nào cho hiệu quả năm 2024

mẹo hay Hỏi Đáp Thế nào Học Tốt Tiếng anh
Giải những bài toán trong sgk toán 7 tập 2 năm 2024
Giải những bài toán trong sgk toán 7 tập 2 năm 2024

mẹo hay Sgk Toán 7
Hình chữ nhật dịch tiếng anh là gì năm 2024
Hình chữ nhật dịch tiếng anh là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì Học Tốt Tiếng anh Ngôn ngữ Dịch
Hóa 10 bài 10 bài tập trang 51 năm 2024
Hóa 10 bài 10 bài tập trang 51 năm 2024

mẹo hay Khỏe Đẹp Bài tập
Khả năng thanh khoản của cổ phiếu là gì năm 2024
Khả năng thanh khoản của cổ phiếu là gì năm 2024

là ai Hỏi Đáp Là gì
Quy định tài chính trung tâm văn hóa thể thao năm 2024
Quy định tài chính trung tâm văn hóa thể thao năm 2024

mẹo hay

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Các bài văn nghị luận trong sgk lớp 8 hk2 năm 2024
1 ngày trước . bởi Front-lineHonesty
Lỗi lầm và sự biết ơn hạt giống tâm hồn năm 2024
1 ngày trước . bởi InadequateReceptor
Giao điểm của 2 đường phân giác là gì năm 2024
1 ngày trước . bởi CompulsoryAppendix
31 10 11 đến chơi nào eunhyuk donghae full năm 2024
1 ngày trước . bởi AbdominalHegemony
The skys the limit nghĩa là gì năm 2024
1 ngày trước . bởi Old-timeDetention
Giải bài 67 68 69 sgk toán 9 trang 36 năm 2024
1 ngày trước . bởi ElitistActuality
Bài tập câu reported speech lop 12 violet năm 2024
1 ngày trước . bởi GirlishPlateau
Lower of cost or market là gì năm 2024
1 ngày trước . bởi AirtightTheology
Bài tập cấu kiện điện tử chương diode năm 2024
1 ngày trước . bởi NoticeablePrivacy
Costco có thanh toán được thẻ việt nam không năm 2024
1 ngày trước . bởi StrikingImmunization

Toplist được quan tâm

#1
Top 7 tết mậu thân năm 1968 đã diễn ra sự kiện gì ở miền nam nước ta 2023
5 tháng trước
#2
Top 13 luyện từ và câu: dấu gạch ngang lớp 4 trang 45 2023
5 tháng trước
#3
Top 6 trong mặt phẳng oxy ảnh của đường thẳng d 3x y 4=0 2023
5 tháng trước
#4
Top 6 thử thách thần chết thuyết minh phần 2 2023
5 tháng trước
#5
Top 4 vở bài tập tiếng việt lớp 3 tập 2 chính tả trang 15 2023
5 tháng trước
#6
Top 5 áo khoác nam quảng châu cao cấp 2023
5 tháng trước
#7
Top 4 nội dung nào sau đây không phải là trách nhiệm của đơn vị đầu mối cung cấp thông tin 2023
5 tháng trước
#8
Top 9 mẫu đồng phục công sở đẹp 2022 2023
5 tháng trước
#9
Top 5 ốp lưng iphone 13 pro bảo vệ camera 2023
5 tháng trước

Quảng cáo

Xem Nhiều

Văn phòng hà sơn hải vân ở hà nội năm 2024
5 ngày trước . bởi RestoredEmbroidery
Bài tập trắc nghiệm amino axit có đáp án năm 2024
4 ngày trước . bởi EnthusiasticRodeo
Lỗi alt click to define trên photoshop có nghĩa gì năm 2024
2 ngày trước . bởi SurroundingDoorway
Lỗi khi cài win 7 require cd từ usb năm 2024
1 ngày trước . bởi ImprisonedMishap
31 10 11 đến chơi nào eunhyuk donghae full năm 2024
1 ngày trước . bởi AbdominalHegemony
Trưởng ban dân vận tỉnh ủy tiếng anh là gì năm 2024
1 giờ trước . bởi ReluctantRegularity
Tuổi tân mùi hợp tuổi nào mở hàng khai trương năm 2024
1 tuần trước . bởi PatrioticBonding
Thư giãn đầu óc tiếng anh là gì năm 2024
5 ngày trước . bởi DivingTwenties
Bài tập powerpoint cơ bản cho tiểu học năm 2024
1 ngày trước . bởi OmnipresentAltercation
Đi xe grab 4 chỗ trung bình giá bao nhiêu năm 2024
4 ngày trước . bởi MistyEmancipation

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội

DMCA.com Protection Status
Bản quyền © 2021 boxhoidap.com Inc.