python四舍五入取整

A. 在python中,x=10.347,函数round(x,2)的返回值是

10.35。

注意！注意！注意！round()并不是四舍五入，而是向最近值取整，如果与前后两个整数的差值一样，则会取偶数的一边。

举例：round(2.5)=2, round(3.5)=4。

附我的博客：

Python3中的地板除与浮点数四种取整方式

B. python中{1,2,3,4}是什么数据类型

python中1234数据类型是整数int函数，浮点型布尔型复数型。整型就是整数类型的数，同数学里的十进制数好比表示年龄序号等优化，浮点型就是带小数点的数同数学中的小数，好比表示圆周率3点1四重力加速度9点8等。

python中1234数据类型的特点

主要特别的地方就是float类型的数有一个函数round可以取整，roundab对float类型的数值a进行操作，小数点后保留b位有效数字四舍五入默认为1，complex类型也算是比较特殊的，Python中字符串可以进行直接的相加操作s加s1返回一个新的字符串stringstringpython中。

上面加小括号不加小括号都是正确的，以逗号隔开默认为元组，元组有个比较特别的规定元组中元素不允许被修改，典型的keyvalue类型数据，注意几点其中key的值必须唯一，但是value的值可以不唯一，用花括号进行包含花括号后加分号结尾。

C. python 为什么算除法自动取整了。如图，计算10/a 自动保留到整数了。

在2.x版本都是这样，会自动取整。

在3.x版本以上改了，结果保留浮点数。系统本身设计就这样的。可以认为是开发python语言的开发者们任性，所以就这样了

附：pyhton中除法的余数

v2.2以前，除（“/”）运算符的返回有两种可能情况，分别是整型和浮点型。操作数的不同，是影响计算结果数据类型的关键。
以a/b为例，a、b均为整型，则结果返回整型；a、b任意一个是浮点型的话，则结果就是浮点型。
===========================
#pythonv2.7
>>>3/2,3.0/2,3.0/2.0
(1,1.5,1.5)
===========================

在某些场合，我们可能会期待a/b返回浮点型，可是由于某些不确定的因素，参与运算的a和b都是整型，这可能会带来错误，显然有精度上的损失。

v2.2以后，引入了“地板除”（“//”）运算符，从数值上讲，它返回小于除法运算结果的最大整数；从类型上讲，与"/"运算符返回类型逻辑一致。
而“/”运算符，没有变化。
===========================
#pythonv2.7
>>>3/2,3.0/2,3//2,3.0//2
(1,1.5,1,1.0)
===========================

v3.x以后，“/”运算符被命名为“真除”，不再依据操作数类型选择返回值类型，保证计算结果数值上的精度是第一位的。所以，无须再把操作数转变成浮点型，以保证运算结果不被截断小数部分。
“//”运算符，不变。
===========================
#pythonv3.2
>>>3/2,3.0/2,3//2,3.0//2
(1.5,1.5,1,1.0)
===========================

D. python怎么四舍五入取整

舍入 int (3.75)舍入(3.75)舍入数学 ceil (3.75)分隔整数和小数. modf (3.75)

E. 简单python代码问题

你的代码确实错了几处。

sqrt()是math中的函数，使用时应该为math.sqrt()

math.sqrt()的计算结果为浮点数，肯定不是int型的。

你的思想是把完全平方数开方，这样应该得到一个小数部分为0的数。但小数部分为0，不一定是int型，int型并不是整数的意思。即1.0不是int型。此外，浮点数是有计算精度的，你做开方运算，有时候即便这个数明明就是个完全平方数，但计算机也很难得到一个恰好是小数部分为0的结果，而是诸如9.9999999999953的结果。所以，你的这种方法有一定局限性。

基于你的思路，不妨做一下修正。首先，按你的思路计算开平方，这样原则上应该得到一个小数部分为0或者至少也是极其接近于小数部分为0的数。此时，对这个数四舍五入取整，然后再求其平方，看它是不是等于你的完全平方数即可。程序如下：

In[37]:importmath
In[38]:foriinrange(10000):
....:ifround(math.sqrt(i+100))**2==(i+100):
....:ifround(math.sqrt(i+268))**2==(i+268):
....:printi
....:
21
261
1581

F. python 如何控制输出的小数长度

Python里面小数点长度精度控制方法：

一、要求较小的精度

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数。

1.round()内置方法

这个是使用最多的，刚看了round()的使用解释，也不是很容易懂。round()不是简单的四舍五入的处理方式。

For the built-in types supporting round(), values are rounded to the
closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally
close, rounding is done toward the even choice (so, for example, both round(0.5)
and round(-0.5) are 0, and round(1.5) is 2).

>>> round(2.5)

2

>>> round(1.5)

2

>>> round(2.675)

3

>>> round(2.675, 2)

2.67

round()如果只有一个数作为参数，不指定位数的时候，返回的是一个整数，而且是最靠近的整数(这点上类似四舍五入)。但是当出现.5的时候，两边的距离都一样，round()取靠近的偶数，这就是为什么round(2.5)
=
2。当指定取舍的小数点位数的时候，一般情况也是使用四舍五入的规则，但是碰到.5的这样情况，如果要取舍的位数前的小树是奇数，则直接舍弃，如果偶数这向上取舍。看下面的示例：

>>> round(2.635, 2)

2.63

>>> round(2.645, 2)

2.65

>>> round(2.655, 2)

2.65

>>> round(2.665, 2)

2.67

>>> round(2.675, 2)

2.67

2. 使用格式化

效果和round()是一样的。

>>> a = ("%.2f" % 2.635)

>>> a

'2.63'

>>> a = ("%.2f" % 2.645)

>>> a

'2.65'

>>> a = int(2.5)

>>> a

2

二、要求超过17位的精度分析

python默认的是17位小数的精度，但是这里有一个问题，就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过17位小数)的时候该怎么做呢?

1. 使用格式化(不推荐)

>>> a = "%.30f" % (1/3)

>>> a

'0.'

可以显示，但是不准确，后面的数字往往没有意义。

2. 高精度使用decimal模块，配合getcontext

>>> from decimal import *

>>> print(getcontext())

Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999,
capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero,
Overflow])

>>> getcontext().prec = 50

>>> b = Decimal(1)/Decimal(3)

>>> b

Decimal('0.')

>>> c = Decimal(1)/Decimal(17)

>>> c

Decimal('0.')

>>> float(c)

0.058823529411764705

默认的context的精度是28位，可以设置为50位甚至更高，都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候，可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN
参数。ROUND_HALF_EVEN， 当half的时候，靠近even.

三、关于小数和取整

既然说到小数，就必然要说到整数。一般取整会用到这些函数：

1. round()

这个不说了，前面已经讲过了。一定要注意它不是简单的四舍五入，而是ROUND_HALF_EVEN的策略。

2. math模块的ceil(x)

取大于或者等于x的最小整数。

3. math模块的floor(x)

去小于或者等于x的最大整数。

>>> from math import ceil, floor

>>> round(2.5)

2

>>> ceil(2.5)

3

>>> floor(2.5)

2

>>> round(2.3)

2

>>> ceil(2.3)

3

>>> floor(2.3)

2

>>>

G. Python几种取整的方法

向下取整

int(3.75)

四舍五入

round(3.75)

向上取整

math.ceil(3.75)

分离整数和小数

math.modf(3.75)

H. python 整列数据怎么四舍五入保留整数

df.列名 = df.列名.apply(lambda x: round(x,0))

出来的结果数字会带.0，如果要去掉，则可以用
df.列名 = df.列名.apply(lambda x: int(x))

I. python中四舍五入函数取整为什么要加减0.5

是利用原来的向下取整的机制如果原来是<0.5的，那加上0.5还是没进位。
实际上Python的round()函数可以接受两个参数round(value，ndigits)，第一个参数为实际操作数，第二个参数为实际保留几位，如果第二个参数不填，则默认保留到整数位。
Python3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。