Round-Funktion in Python

Einführung in Python:

Python ist eine höhere Programmiersprache. Es ist eine Open-Source-Sprache, was bedeutet, dass jeder darauf zugreifen kann. Es ist eine weit verbreitete Sprache, die heutzutage aufgrund ihrer globalen Verwendung in den Unternehmen immer beliebter wird. Unternehmen bevorzugen die Verwendung von Python, da es in der Lage ist, ein genaues und tiefes Verständnis der Daten zu erlangen. Python bietet viele leistungsstarke Möglichkeiten zum Speichern und Bearbeiten des Datensatzes. In dieser Sprache ist es nicht erforderlich, eine Variable zu deklarieren oder einer Variablen einen beliebigen Typ zuzuweisen, da sie automatisch zugewiesen wird, sobald Sie eine Variable eingeben, was bedeutet, dass es sich um eine dynamische, typisierte Sprache handelt, die automatisch zwischen verschiedenen zugewiesenen Werten unterscheidet. Zahlen mit einem Punkt werden als Typ „Float“ behandelt und Zahlen ohne Punkt werden als Typ „Integer“ behandelt. Die Verwendung einer solchen Sprache bietet viele Vorteile, einer davon ist, dass Sie sich nicht um Typkonvertierungen kümmern müssen. Python hat viele Vorteile gegenüber anderen Programmiersprachen:

• Es hat eine einfache Syntax, die der englischen Sprache ähnelt.
• Es ermöglicht auch das Schreiben einiger Codezeilen, was für die Entwickler sehr hilfreich ist, anstatt große Codes in dieser Sprache zu schreiben, die mit ein paar Zeilen Syntax erledigt werden können.
• Python ist eine objektorientierte Sprache.
• Einrückungen sind in dieser Sprache sehr wichtig. Einrückungen sind hilfreich für die Lesbarkeit des Codes und helfen zu verstehen, wie der Codeblock ausgeführt wird. Alle Codeblöcke benötigen eine Einrückung. Es sind keine geschweiften Klammern und Endif-Anweisungen wie in anderen Programmiersprachen erforderlich.

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Was kann Python tun?

• Python hat viele Anwendungen. Einige davon sind Webentwicklung, Softwareentwicklung und Systemskripting.
• Python ist nützlich bei der Erstellung von Webanwendungen.
• Python kann verwendet werden, um Workflows zu erstellen. Es hat die Eigenschaft, sich mit dem Datenbanksystem zu verbinden und kann dann die Dateien im System lesen und Änderungen an diesen Dateien vornehmen.
• Python ist sehr nützlich, wenn wir mit Big Data umgehen müssen, da es bei Bedarf verschiedene komplexe Mathematik ausführen kann.
• Python hilft den Ingenieuren, ein Konzept in ein funktionierendes Produkt zu verwandeln.

Eingebaute Python-Funktionen:

Der Begriff Big Data ist uns vertraut und Data Science spielt in der heutigen Zeit eine entscheidende Rolle. Viele Organisationen arbeiten an Big Data, um ihre Daten zu beeinflussen, um gute Entscheidungen auf der Grundlage von Analysen oder Vorhersagen zu treffen, die auf in der Vergangenheit ungenutzten Daten basieren. Python wird von Unternehmen verwendet, um verschiedene Funktionen an den Daten auszuführen, um Muster zu finden und darauf basierend gute Entscheidungen zu treffen. Der Datensatz kann verzerrt sein, und ein Analyst muss dies beim Umgang mit den Daten berücksichtigen, um kostspielige Fehler zu vermeiden. Wir verwenden also verschiedene Techniken, um Fehler in den Daten zu vermeiden, die jede Art von Störung in der Modellerstellung verursachen können. Dafür verwenden wir zahlreiche Funktionen, von denen einige in Python eingebaute Funktionen sind.

Python hat einige sehr nützliche eingebaute Funktionen für Berechnungszwecke. Es gibt verschiedene Funktionen wie ganzzahlige Division, Absolutwert, komplexe Zahlen und den Modulus. Eine solche Funktion ist round(), die beim Umgang mit Gleitkommazahlen sehr praktisch ist. Das Runden in Python unterscheidet sich von dem, auf das wir stoßen, wenn wir die arithmetischen Funktionen in der Mathematik ausführen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass wir bei normalen mathematischen Berechnungen das Dezimalsystem verwenden, das auf der Zahl 10 basiert, während Computer im Gegensatz dazu jede ganze Zahl im binären Zahlenformat, also „0 " und 1". Dadurch sehen wir möglicherweise nicht die Ergebnisse, die wir erwartet haben, als wir die round-Funktion in Python verwendet haben. Daher müssen wir verstehen, dass die Rundungsfunktion in Python eine Ausgabe gemäß einer bestimmten Rundungsstrategie liefert, die möglicherweise nicht das erwartete Ergebnis für eine bestimmte Situation liefert, für die sie verwendet wurde. Die grundlegende Funktion der Round-Funktion besteht darin, eine Gleitkommazahl zurückzugeben.

Wie viel Einfluss haben Rundungen?

Angenommen, Sie haben einen ausgesprochen guten Tag und finden 100 Dollar auf dem Boden. Anstatt dein ganzes Geld auf einmal zu berappen, denkst du daran, einen gewissen Betrag in den Kauf von Aktien mehrerer Aktien zu investieren.

Und Sie wissen auch, dass der Wert von Aktien vollständig von Angebot und Nachfrage abhängt. Je mehr Menschen versuchen, eine bestimmte Aktie zu kaufen, desto mehr steigt der Wert dieser Aktie allmählich. Und der Wert von Aktien kann sich je nach Nachfrage auf dem Markt jede Sekunde ändern.

Jetzt Zeit für ein Experiment. Lassen Sie uns den Wert aller unserer gekauften Aktien vortäuschen und dann ihre Schwankungen jede Sekunde mit einer zufälligen Zahl irgendwo zwischen 0,05 und 0,06 $ aufzeichnen. Die erwähnte Variation ist vielleicht kein sehr schöner Wert mit zwei Nachkommastellen. Betrachten Sie ein Beispiel, in dem der Gesamtwert in einer Sekunde um 0,036332 $ steigt und in der nächsten Sekunde um 0,022223 $ sinkt.

Wenn wir nun die fünfte und sechste Dezimalstelle nicht im Auge behalten müssen, können wir die Entscheidung treffen, die Ziffer nach der dritten Dezimalstelle abzuschneiden. Diese Methode ist als Abschneiden der Ziffer bekannt. Hier ist mit einem Fehler zu rechnen, der aber durch die Beibehaltung von nur drei Nachkommastellen am wenigsten ins Gewicht fällt. Um dieses Szenario etwas näher kennenzulernen, sehen wir uns an, wie die Funktion truncate() funktioniert.

Sagen wir zum Beispiel, wir haben eine Zahl n. truncate() arbeitet also mit dieser Zahl, indem es den Dezimalpunkt um bis zu drei Stellen nach rechts verschiebt, indem die Zahl n mit 1000 multipliziert wird. Nach der Multiplikation erhalten wir eine neue Zahl, die als int() angenommen wird. Zum Schluss teilen wir die Zahl noch einmal durch 1000 und verschieben das Komma nach links.

Lassen Sie uns nun die primären Parameter für die Annahme definieren. Wir benötigen jetzt zwei Variablen, eine davon, um den tatsächlichen Wert unserer Aktien zu verfolgen, sobald die Simulation beendet ist, und eine für den Wert unserer Aktien, nachdem wir bei jedem Schritt auf drei Dezimalstellen getrimmt haben.

Wir werden die Variablen mit Hilfe der folgenden Syntax auf 100 initialisieren:

Und jetzt wird die Simulation für 1.000.000 Sekunden (ca. 11,5 Tage) ausgeführt. Die Simulation findet in einer Schleife statt. Es durchläuft den Zahlenbereich zwischen 999 und 0. Der Wert wird bei jedem Schritt des Wertes aus range() in der Variablen gespeichert. Mit random.randn() wird bei jedem Schritt der Schleife eine Zufallszahl zwischen -0,5 und 0,5 generiert und diese Zahl wird der randn-Variablen zugewiesen. Der Wert der Investition wird nun berechnet, indem der tatsächliche Wert zu randn addiert wird, und dann fügen wir randn zum abgeschnittenen Wert hinzu. Wir erhalten die abgeschnittene Summe und dieser Gesamtwert wird dann mit truncate() abgeschnitten.

Wir beobachten die Variable actual_value nach Ausführung der Schleife; wir verlieren nur etwa 3,55 $. Wenn wir uns jedoch den truncated_value ansehen, scheint der gesamte Betrag verloren gegangen zu sein.

Hinweis: Die Funktion random.seed(), die im oben genannten Beispiel verwendet wurde, ist am Seeding der pseudo_random-Zahl beteiligt. Die Ausgabe kann also reproduziert werden.

Wir können den Unterschied in den Ergebnissen nach der Verwendung von round() und truncate() deutlich beobachten.

Wie wir die Rundungsfunktion verwenden, ist ziemlich wichtig, und als Softwareentwickler müssen wir dieses Verständnis dafür haben, was die häufigsten Probleme sind und wie man damit umgeht. Sehen wir uns also verschiedene Methoden an, um einen Wert zu runden und wie er in Python implementiert werden kann.

HÄLFTE RUNDUNG VON NULL:

Wenn wir uns round_half_up() und round_half_down() genauer ansehen , stellen wir fest, dass keine von beiden symmetrisch um Null ist. Symmetrie kann eingeführt werden, indem ein Unentschieden von Null weg gerundet wird.

Wir beginnen mit der Verschiebung des Dezimalpunktes nach rechts. Dann schauen wir uns in dieser neuen Zahl die Ziffer d unmittelbar rechts von der Dezimalstelle an. Für dieses Szenario gibt es vier Fälle:

1. Wenn n positiv und d >= 5 ist, runden Sie den Wert auf
2. Wenn n positiv und d < 5 ist, runden Sie den Wert ab
3. Wenn n negativ und d >= 5 ist, runden Sie den Wert ab
4. Wenn n negativ und d < 5 ist, runden Sie den Wert auf

Nach dem Runden nach obiger Methode verschieben wir die Dezimalstelle wieder nach links.

RUNDEN DER HÄLFTE AUF GERADE:

Eine Möglichkeit zur Vermeidung von Rundungsfehlern beim Runden von Werten in einem Dataset wird auf die nächste gerade Zahl gerundet. Sehen wir uns unten einige Beispiele an:

Die round()-Funktion ist frei von Verzerrungen, aber sie ist nicht perfekt. Es kann jedoch immer noch zu Rundungsverzerrungen kommen, wenn die Mehrheit der Werte im Datensatz auf eine gerade Zahl aufgerundet wird, anstatt abzurunden. Die „Rounding Half to Even Strategy“ wird in der in Python integrierten Funktion round() verwendet.

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ZUSAMMENFASSUNG:

• Jetzt haben wir verschiedene Methoden zum Runden in Python durchlaufen. • Es gibt Best Practices zur Abrundung der Daten aus der Praxis.
• Wir können Runden in Numpy- und Pandas-Datenrahmen verwenden.
• Es können Rundungsfehler auftreten, aber dafür haben wir verschiedene Möglichkeiten, die Werte zu runden und diese Fehler zu vermeiden.

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