ฟังก์ชัน Round ใน Python

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับหลาม:

Python เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูง เป็นภาษาโอเพ่นซอร์สซึ่งหมายความว่าทุกคนสามารถเข้าถึงได้ เป็นภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและกำลังเป็นที่นิยมอย่างมากในทุกวันนี้ เนื่องจากมีการใช้งานทั่วโลกทั่วทั้งบริษัท บริษัทต่างๆ เลือกใช้ Python เนื่องจากมีความสามารถในการทำความเข้าใจข้อมูลได้อย่างแม่นยำและลึกซึ้ง Python มีวิธีที่มีประสิทธิภาพมากมายสำหรับการจัดเก็บและจัดการชุดข้อมูล ในภาษานี้ ไม่จำเป็นต้องประกาศตัวแปรหรือกำหนดประเภทใดๆ ให้กับตัวแปร เนื่องจากตัวแปรจะถูกกำหนดโดยอัตโนมัติเมื่อคุณพิมพ์ตัวแปร ซึ่งหมายความว่าตัวแปรเป็นภาษาประเภทไดนามิกที่สร้างความแตกต่างโดยอัตโนมัติระหว่างค่าต่างๆ ที่ถูกกำหนด ตัวเลขที่มีจุดจะถือว่าเป็นประเภท “ทศนิยม” และตัวเลขที่ไม่มีจุดจะถือว่าเป็นประเภท “จำนวนเต็ม” การใช้ภาษาดังกล่าวให้ประโยชน์มากมาย หนึ่งในนั้นคือคุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการแปลงประเภท Python มีข้อดีหลายประการเมื่อเปรียบเทียบกับภาษาโปรแกรมอื่นๆ:

• มีไวยากรณ์ที่เรียบง่ายซึ่งคล้ายกับภาษาอังกฤษ
• นอกจากนี้ยังอนุญาตให้เขียนโค้ดสองสามบรรทัด ซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับนักพัฒนา แทนที่จะเขียนโค้ดขนาดใหญ่ในภาษานี้ที่สามารถทำได้โดยใช้ไวยากรณ์ไม่กี่บรรทัด
• Python เป็นภาษาเชิงวัตถุ
• การเยื้องมีความสำคัญมากในภาษานี้ การเยื้องมีประโยชน์ในการอ่านโค้ดได้ง่ายและช่วยให้เข้าใจว่าบล็อกของโค้ดจะดำเนินการอย่างไร บล็อกโค้ดทั้งหมดต้องมีการเยื้อง ไม่จำเป็นต้องมีวงเล็บปีกกาและคำสั่งสิ้นสุดเหมือนภาษาโปรแกรมอื่น ๆ

ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราเพื่อเพิ่มพูนทักษะให้กับตัวคุณเอง

Python ทำอะไรได้บ้าง

• Python มีแอพพลิเคชั่นมากมาย บางส่วนคือการพัฒนาเว็บ การพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนสคริปต์ระบบ
• Python มีประโยชน์ในการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน
• Python สามารถใช้เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ มีคุณสมบัติในการเชื่อมต่อกับระบบฐานข้อมูล จากนั้นจะสามารถอ่านไฟล์ในระบบและดำเนินการแก้ไขไฟล์เหล่านี้ได้
• Python มีประโยชน์มากเมื่อเราต้องการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากมันสามารถคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนต่างๆ ได้ทุกเมื่อที่ต้องการ
• Python ช่วยให้วิศวกรเปลี่ยนแนวคิดให้เป็นรายการที่ใช้งานได้

ฟังก์ชันในตัวของ Python:

เราคุ้นเคยกับคำว่า Big Data และวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีบทบาทสำคัญในโลกปัจจุบัน หลายองค์กรกำลังทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อโน้มน้าวข้อมูลของตนให้ตัดสินใจได้ดีโดยอิงจากการวิเคราะห์หรือการทำนายจากข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในอดีต Python กำลังถูกใช้โดยบริษัทต่างๆ เพื่อทำหน้าที่ต่างๆ ในข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและทำการตัดสินใจที่ดีจากข้อมูลนั้น ชุดข้อมูลสามารถมีอคติได้และนักวิเคราะห์ต้องคำนึงถึงสิ่งนี้ในขณะที่จัดการกับข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง ดังนั้นเราจึงใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดในข้อมูล ซึ่งอาจสร้างความวุ่นวายในการสร้างแบบจำลอง สำหรับสิ่งนั้น เราใช้ฟังก์ชันมากมายและบางฟังก์ชันเป็นฟังก์ชันในตัวของ Python

Python มีฟังก์ชันในตัวที่มีประโยชน์มากสำหรับวัตถุประสงค์ในการคำนวณ มีฟังก์ชันต่างๆ เช่น การหารจำนวนเต็ม ค่าสัมบูรณ์ จำนวนเชิงซ้อน และโมดูลัส ฟังก์ชันอย่างหนึ่งคือ round() ซึ่งมีประโยชน์มากในขณะที่จัดการกับตัวเลขทศนิยม การปัดเศษใน Python นั้นแตกต่างจากที่เราพบในขณะที่ใช้ฟังก์ชันเลขคณิตในวิชาคณิตศาสตร์ นี่อาจเนื่องมาจากข้อเท็จจริงที่ว่าในขณะที่ทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ปกติ เราใช้ระบบทศนิยมที่อิงตามเลข 10 ในขณะที่คอมพิวเตอร์ประมวลผลและเก็บจำนวนเต็มทั้งหมดในรูปแบบเลขฐานสอง ซึ่งตรงกันข้ามกับสิ่งนี้ คอมพิวเตอร์จะประมวลผลและจัดเก็บจำนวนเต็มทั้งหมดในรูปแบบเลขฐานสอง เช่น “0 ” และ “1” ด้วยเหตุนี้ เราอาจไม่เห็นผลลัพธ์ที่เราคาดไว้ในขณะที่ใช้ฟังก์ชัน round ใน Python ดังนั้น เราต้องเข้าใจว่าฟังก์ชันการปัดเศษใน Python ให้ผลลัพธ์ตามกลยุทธ์การปัดเศษเฉพาะ ซึ่งอาจไม่ให้ผลลัพธ์ตามที่คาดไว้สำหรับสถานการณ์เฉพาะที่ใช้ ฟังก์ชันพื้นฐานของฟังก์ชัน Round คือการส่งคืนจำนวนทศนิยม

การปัดเศษมีผลกระทบมากน้อยเพียงใด

สมมติว่าคุณมีวันที่ดีอย่างเห็นได้ชัด และคุณมีเงิน 100 ดอลลาร์อยู่บนพื้น แทนที่จะควักเงินทั้งหมดของคุณออกมาในคราวเดียว คุณนึกถึงการลงทุนจำนวนหนึ่งในการซื้อหุ้นหลายตัว

และคุณรู้ด้วยว่ามูลค่าของหุ้นขึ้นอยู่กับอุปสงค์และอุปทานอย่างสมบูรณ์ ยิ่งมีคนพยายามซื้อหุ้นตัวใดตัวหนึ่งมากเท่าไหร่ มูลค่าของหุ้นตัวนั้นก็จะยิ่งเพิ่มขึ้นทีละน้อยเท่านั้น และมูลค่าของหุ้นสามารถเปลี่ยนแปลงได้ทุกวินาทีตามความต้องการในตลาด

ถึงเวลาสำหรับการทดลองแล้ว ลองแยกมูลค่าของหุ้นทั้งหมดของเราที่ซื้อแล้วบันทึกความผันผวนตามตัวเลขสุ่มทุกๆ วินาที ซึ่งอยู่ระหว่าง $0.05 และ $0.06 รูปแบบที่กล่าวถึงอาจไม่ใช่ค่าที่ดีมากโดยมีทศนิยมสองตำแหน่ง พิจารณาตัวอย่างที่มูลค่าโดยรวมเพิ่มขึ้น 0.036332 ดอลลาร์ในหนึ่งวินาทีและลดลง 0.022223 ดอลลาร์ในวินาทีถัดไป

ตอนนี้ หากเราไม่ต้องการติดตามทศนิยมตำแหน่งที่ห้าและหก เราสามารถตัดสินใจตัดตัวเลขที่อยู่ถัดจากทศนิยมตำแหน่งที่สามออกไปได้ วิธีนี้เป็นที่รู้จักกันดีในการตัดตัวเลข ข้อผิดพลาดสามารถคาดการณ์ได้ที่นี่ แต่โดยคงไว้เพียงทศนิยมสามตำแหน่ง ข้อผิดพลาดนี้อาจมีความสำคัญน้อยที่สุด หากต้องการเรียนรู้สถานการณ์นี้เพิ่มเติม มาดูกันว่าฟังก์ชัน truncate() ทำงานอย่างไร

ตัวอย่างเช่น เรามีตัวเลข n ดังนั้น truncate() จะทำงานบนตัวเลขนี้โดยเลื่อนจุดทศนิยมไปทางขวาสูงสุดสามตำแหน่งโดยการคูณจำนวน n ด้วย 1,000 หลังจากคูณแล้ว เราจะได้ตัวเลขใหม่ซึ่งเรียกว่า int() สุดท้าย เราหารตัวเลขอีกครั้งด้วย 1,000 และเลื่อนจุดทศนิยมไปทางซ้าย

ทีนี้มากำหนดพารามิเตอร์หลักสำหรับสมมติฐานกัน ตอนนี้เราต้องการตัวแปรสองตัว หนึ่งในนั้นเพื่อติดตามมูลค่าจริงของหุ้นของเราเมื่อการจำลองเสร็จสิ้น และอีกตัวหนึ่งสำหรับมูลค่าหุ้นของเราหลังจากที่เราได้ลดจุดทศนิยมสามตำแหน่งในทุกขั้นตอน

เราจะเริ่มต้นตัวแปรเป็น 100 โดยใช้ไวยากรณ์ด้านล่าง:

และตอนนี้การจำลองทำงานเป็นเวลา 1,000,000 วินาที (ประมาณ 11.5 วัน) การจำลองจะเกิดขึ้นเป็นวง มันจะวนซ้ำในช่วงของตัวเลขระหว่าง 999 ถึง 0 ค่าจะถูกบันทึกในตัวแปรในแต่ละขั้นตอนของค่าที่นำมาจาก range() ตัวเลขสุ่มจะถูกสร้างขึ้นระหว่าง -0.5 ถึง 0.5 ในทุกขั้นตอนของลูปโดยใช้ Random.randn() และตัวเลขนี้จะถูกกำหนดให้กับตัวแปร randn มูลค่าของการลงทุนจะถูกคำนวณโดยการเพิ่มมูลค่าจริงให้กับ randn จากนั้นเราจะเพิ่ม randn ให้กับมูลค่าที่ถูกตัดทอน เราจะได้ผลรวมที่ถูกตัดออก และค่าทั้งหมดนี้จะถูกตัดออกโดยใช้ truncate()

เราสังเกตตัวแปร actual_value หลังจากรันลูป เราเสียเงินประมาณ $3.55 เท่านั้น อย่างไรก็ตาม หากเราดูที่ truncated_value ดูเหมือนว่าจำนวนเงินทั้งหมดจะหายไป

หมายเหตุ: ฟังก์ชัน Random.seed() ที่ใช้ในตัวอย่างที่กล่าวถึงข้างต้นเกี่ยวข้องกับการเพาะหมายเลขสุ่มหลอก ดังนั้นจึงสามารถทำซ้ำผลลัพธ์ได้

เราสามารถสังเกตความแตกต่างของผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจนหลังจากใช้ round() และ truncate()

วิธีที่เราใช้ฟังก์ชันการปัดเศษนั้นค่อนข้างสำคัญ และในฐานะนักพัฒนาซอฟต์แวร์ เราจำเป็นต้องมีความเข้าใจว่าอะไรคือปัญหาทั่วไปและวิธีจัดการกับปัญหาเหล่านั้น ดังนั้น เรามาศึกษาเกี่ยวกับวิธีต่างๆ ในการปัดเศษค่าและวิธีการนำไปใช้ใน Python

ปัดเศษออกจากศูนย์:

เมื่อเราพิจารณา round_half_up() และ round_half_down() ให้ละเอียดยิ่ง ขึ้น เราสังเกตเห็นว่าทั้งสองไม่มีความสมมาตรรอบๆ ศูนย์ สมมาตรสามารถแนะนำได้โดยการปัดเศษออกจากศูนย์

เราเริ่มต้นด้วยการเลื่อนจุดทศนิยมไปทางขวา จากนั้นเราจะดูที่ตัวเลข d ทันทีทางด้านขวาของตำแหน่งทศนิยมในตัวเลขใหม่นี้ มีสี่กรณีสำหรับสถานการณ์นี้:

1. ถ้า n เป็นค่าบวกและ d >= 5 ให้ปัดเศษขึ้น
2. ถ้า n เป็นบวกและ d < 5 ให้ปัดค่าลง
3. ถ้า n เป็นค่าลบและ d >= 5 ให้ปัดค่าลง
4. ถ้า n เป็นลบและ d < 5 ให้ปัดเศษขึ้น

หลังจากปัดเศษตามวิธีด้านบนแล้วให้เลื่อนทศนิยมกลับไปทางซ้าย

ปัดครึ่งถึงคู่:

วิธีหนึ่งในการหลีกเลี่ยงการปัดเศษเมื่อค่าการปัดเศษในชุดข้อมูลถูกปัดเศษเป็นเลขคู่ที่ใกล้ที่สุด ลองดูตัวอย่างด้านล่าง:

ฟังก์ชัน round() ปราศจากอคติ แต่ก็ไม่สมบูรณ์แบบ แต่ยังคงสามารถใช้อคติในการปัดเศษได้หากค่าส่วนใหญ่ในชุดข้อมูลปัดขึ้นเป็นเลขคู่แทนที่จะปัดเศษลง “กลยุทธ์การปัดเศษครึ่งถึงคู่” ใช้ในฟังก์ชัน round() ในตัวของ Python

สมัครโปรแกรม Executive PG สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สรุป:

• ตอนนี้เราได้ผ่านวิธีการต่างๆ ในการปัดเศษใน Python • มีวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปัดเศษข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
• เราสามารถใช้การปัดเศษในเฟรมข้อมูลแบบ numpy และ pandas
• อาจมีข้อผิดพลาดในการปัดเศษ แต่เพื่อสิ่งนั้น เรามีวิธีต่างๆ มากมายในการปัดเศษค่าและหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านั้น

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครปริญญาโทสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล