Python 中的圆形函数
已发表: 2023-01-03目录
Python简介：
Python 是一种高级编程语言。 它是一种开源语言，这意味着任何人都可以访问它。 它是一种广泛使用的语言，由于其在整个公司的全球使用，如今变得非常流行。 公司更喜欢使用 Python，因为它能够准确而深入地理解数据。 Python 有许多强大的方法来存储和操作数据集。 在这种语言中，不需要声明变量或为变量分配任何类型，因为一旦您键入变量，它就会自动分配，这意味着它是一种动态的类型化语言，可以自动区分分配的不同值。 带点的数字将被视为“float”类型，没有任何点的数字将被视为“integer”类型。 使用这种语言有很多好处，其中之一就是您无需为类型转换操心。 与其他编程语言相比，Python 有很多优点：
- 它具有类似于英语的简单语法。
- 它还允许编写几行代码，这对开发人员非常有帮助，而不是用这种语言编写只需几行语法就可以完成的大代码。
- Python 是一种面向对象的语言。
- 缩进在这种语言中非常重要。 缩进有助于代码的可读性，并有助于理解代码块将如何执行。 所有代码块都需要缩进。 不需要像其他编程语言那样的任何花括号和 endif 语句。
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Python 可以做什么？
- Python 有很多应用。 其中一些是网络开发、软件开发和系统脚本。
- Python 在创建 Web 应用程序时很有用。
- Python 可用于创建工作流。 它具有连接到数据库系统的特性，然后可以读取系统中的文件并对这些文件进行修改。
- 当我们需要处理大数据时，Python 非常有用，因为它可以在需要时执行各种复杂的数学运算。
- Python 帮助工程师将概念转化为功能项目。
Python 内置函数：
我们熟悉大数据这个术语，数据科学在当今世界发挥着至关重要的作用。 许多组织正在研究大数据以影响他们的数据，以便根据过去未使用的数据所做的分析或预测做出正确的决策。 公司正在使用 Python 对数据执行各种功能，以查找模式并据此做出正确的决策。 数据集可能存在偏差，分析师在处理数据时必须牢记这一点，以避免任何代价高昂的错误。 因此，我们使用各种技术来避免数据中的任何错误，这些错误可能会对模型构建造成任何干扰。 为此，我们使用了大量函数，其中一些是 Python 内置函数。
Python 有一些非常有用的用于计算目的的内置函数。 有整数除法、绝对值、复数和模数等多种功能。 其中一个函数是 round()，它在处理浮点数时非常方便。 Python 中的舍入不同于我们在执行数学算术函数时遇到的舍入。 这可以归因于这样一个事实，即在进行正常的数学计算时，我们使用基于数字 10 的十进制系统，而与此相反，计算机以二进制数字格式处理和存储每个整数，即“0 ”和“1”。 因此，我们可能最终看不到在 Python 中使用 round 函数时预期的结果。 因此，我们必须了解 Python 中的 round 函数根据特定的舍入策略给出输出，对于使用它的特定情况，这可能不会产生预期的结果。 round 函数的基本功能是返回一个浮点数。
四舍五入有多大影响？
假设你今天过得很愉快，发现地上有 100 美元。 与其一次性花光所有资金，不如考虑投资一定数量购买多只股票。
你也知道股票的价值完全取决于需求和供应。 尝试购买某只股票的人越多，该股票的价值就会逐渐增加。 股票的价值可以根据市场需求每秒变化。
现在是时候进行实验了。 让我们分解所有被购买股票的价值，然后通过一个随机数每秒记录它们的波动，介于 0.05 美元和 0.06 美元之间。 提到的变体可能不是一个很好的带有两位小数的值。 考虑一个示例，其中总值在一秒增加 0.036332 美元，在下一秒减少 0.022223 美元。
现在，如果我们不需要跟踪小数点后第五位和第六位，我们可以决定砍掉小数点后第三位的数字。 这种方法被称为截断数字。 此处可能会出现错误，但通过仅保留小数点后三位，此错误可能是最不重要的。 为了进一步了解这个场景，让我们看看 truncate() 函数是如何工作的。
比方说，我们有一个数字 n。 因此，truncate() 将通过将数字 n 乘以 1000 将小数点向右移动最多三位来处理此数字。乘法后，我们得到一个新数字，即 int()。 最后，我们将数字再次除以 1000，并将小数点向左移动。
现在，让我们定义假设的主要参数。 我们现在需要两个变量，一个用于在模拟完成后跟踪我们股票的实际价值，另一个用于我们在每一步都削减到小数点后三位之后的股票价值。
我们将借助以下语法将变量初始化为 100：
现在模拟运行了 1,000,000 秒（大约 11.5 天）。 模拟将循环进行。 它将在 999 和 0 之间的数字范围内循环。该值将在从 range() 获取的值的每一步保存在变量中。 使用 random.randn() 在循环的每一步将生成一个介于 -0.5 到 0.5 之间的随机数，并将该数字分配给 randn 变量。 投资价值现在将通过将实际值添加到 randn 来计算，然后我们将 randn 添加到截断值。 我们将获得截断的总数，然后使用 truncate() 截断该总值。
我们在执行循环后观察变量 actual_value； 我们只损失了大约 3.55 美元。 但是，如果我们查看 truncated_value，似乎整个金额都丢失了。
注意：上述示例中使用的 random.seed() 函数涉及为伪随机数设置种子。 因此，可以重现输出。
我们可以清楚地观察到使用 round() 和 truncate() 后结果的差异。
我们如何使用舍入函数非常重要，作为软件开发人员，我们需要了解常见问题是什么以及如何处理它们。 因此，让我们研究一下舍入值的不同方法以及如何在 Python 中实现它。
从零开始四舍五入：
当我们仔细观察 round_half_up()和round_half_down()时，我们注意到它们都不是关于零对称的。 可以通过从零舍入领带来引入对称性。
我们首先将小数点向右移动。 然后我们看一下这个新数字中小数点右边的数字 d。 这种情况有四种情况：
- 如果n为正且d >= 5 ，则将值四舍五入
- 如果n为正且d < 5 ，则将值向下舍入
- 如果n为负且d >= 5 ，则将值向下舍入
- 如果n为负且d < 5 ，则将值四舍五入
按照上述方法四舍五入后，我们将小数点向左移回。
四舍五入到偶数：
当数据集中的舍入值四舍五入到最接近的偶数时，一种避免舍入偏差的方法。 让我们看下面的几个例子：
round() 函数没有偏差，但并不完美。 但是，如果数据集中的大多数值四舍五入而不是四舍五入，则仍然会引入舍入偏差。 Python 内置函数 round() 中使用了“四舍五入策略”。
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概括：
- 现在，我们已经了解了 Python 中的各种舍入方法。 •有完善真实世界数据的最佳实践。
- 我们可以在 numpy 和 pandas 数据框中使用舍入。
- 可能存在舍入误差，但为此，我们有多种不同的方法来舍入值并避免这些误差。
