Round () verwendet "runde H?lfte, nicht", nicht "runde H?lfte nach oben", so dass rund (2,5) 2 und runde (3,5) zurückkehrt, um 4 zu minimieren, um die statistische Verzerrung zu minimieren, was diejenigen überraschen kann, die traditionelle Runden erwarten. 2. Fehler mit Floating-Punkt-Darstellungsfehlern führen zu Zahlen wie 2.675, die ungenau (z. B. 2.6749999999999997) gespeichert werden sollen, und führt die Runde (2.675, 2) an, um 2.67 anstelle von 2.68 zurückzugeben. 3.. 4. Diese Funktionen geben INTs für die Ergebnisse der gesamten Zahl zurück, erfordern jedoch jedoch gültige Eingangstypen, da das Bestehen eines Typs eine Typeerror erh?ht, extrem gro?e Schwimmer überlaufen und die Inf/NAN -Eing?nge Inf oder ValueError ergeben. Daher validieren Sie immer Eing?nge und verarbeiten Sie Kantenf?lle. Das Verst?ndnis dieser Verhaltensweisen gew?hrleistet die korrekte Verwendung in finanziellen, wissenschaftlichen und allgemeinen Anwendungen.

Bei der Arbeit mit Floating-Punkt-Zahlen in der Programmierung k?nnen scheinbar einfache Operationen wie das Absetzen, das Aufheben oder Absenken zu überraschenden und manchmal frustrierenden Ergebnissen führen. Funktionen wie round() , ceil() und floor() werden t?glich verwendet, aber ihr Verhalten - insbesondere um Edge -F?lle - k?nnen sogar erfahrene Entwickler ausflie?en. Lassen Sie uns die Nuancen und gemeinsamen Fallstricke aufschlüsseln.

1.. round() ist nicht immer "rund um die H?lfte nach oben"

Viele gehen davon aus, dass round() dem traditionellen Schulbuchrunding (rund halb nach oben) folgt, aber in Python und vielen anderen Sprachen verwendet es "runde H?lfte bis zu" - auch als Banker's Rounding bekannt.

 Druck (rund (2.5)) # Ausgabe: 2
Druck (rund (3.5)) # Ausgabe: 4

Hier ist, was passiert:

• 2.5 ist genau zur H?lfte zwischen 2 und 3 → Runden bis zur n?chsten gleichm??igen Zahl: 2.
• 3.5 → Runden auf 4 (auch sogar).

Dies reduziert die Verzerrung der statistischen Berechnungen, kann jedoch unerwartet sein, wenn Sie 2.5 → 3 erwarten.

Fallstrick: Sie erwarten eine konsequente Aufw?rtsrundung für H?lften, erhalten jedoch inkonsistente Ergebnisse auf der Grundlage der Parit?t.

Problemumgehung: Wenn Sie traditionelle Rundung ben?tigen:

 Mathematik importieren
Def Round_Half_Up (n, decimals = 0):
    Multiplikator = 10 ** Dezimalstellen
    Return Math.Floor (N * Multiplikator 0,5) / Multiplikator

2. Floating-Punkt-Repr?sentationsfehler

Selbst grundlegende Dezimalzahlen k?nnen nicht immer genau im bin?ren Schwimmpunkt dargestellt werden, was zu subtilen Fehlern führt.

 Drucken (rund (2.675, 2)) # Ausgabe: 2,67, nicht 2,68!

Warum? Weil 2.675 tats?chlich als 2.6749999999999997 aufbewahrt wird, aufgrund von IEEE 754 -Einschr?nkungen.

Fallstrick: Sie denken, Sie rundeten eine saubere Dezimalzahl, aber der zugrunde liegende Schwimmer ist etwas weniger, so dass er rund rund.

L?sung: Verwenden Sie decimal.Decimal für pr?zise Arithmetik:

 Aus Dezimalimporte -Dezimalzahl, Round_Half_Up
abgerundet = Decimal ('2,675'). Quantize (Decimal ('0,01'), Rounding = Round_Half_Up)
Druck (gerundet) # Ausgabe: 2.68

3. ceil() und floor() mit negativen Zahlen

ceil() und floor() sind unkompliziert - bis negative Zahlen in das Bild eintreten.

• ceil(x) → Kleinste Ganzzahl gr??er oder gleich x
• floor(x) → gr??te Ganzzahl weniger oder gleich x

Beispiele:

 Mathematik importieren
print (math.ceil (-2.3)) # output: -2
print (math.floor (-2.3)) # output: -3

Es ist leicht zu denken:

• "Ceil rundet sich immer zusammen" → Aber "Up" bedeutet für positive Unendlichkeit.
• ?Boden rundet immer nach unten“ → in Richtung negativer Unendlichkeit.

Fallstrick: Angenommen, ceil(-2.3) betr?gt -3 , weil es sich wie abgerundet anfühlt.

Tipp: Denken Sie in Bezug auf die Zahlenlinie an:

• ceil → rechts bewegen
• floor → nach links bewegen

4. Typ Handhabung und Kantenf?lle

Diese Funktionen verhalten sich mit den Kanteneing?ngen unterschiedlich:

 math.floor (3.0) # → 3 (int)
Runde (3.0) # → 3 (int in Python, aber in einigen Kontexten schweben)
math.ceil (3) # → 3 (int)

Aber:

 Runde (3.675, 2) # Returns Float, auch wenn die ganze Zahl

Seien Sie auch vorsichtig mit:

• math.floor(None) → TypeError
• Gro?e Schwimmer jenseits des int -Bereichs → M?glicher überlauf
• inf und nan :

   math.floor (float ('inf') # → Inf
  math.ceil (float ('nan') # → valueError oder nan, abh?ngig vom Kontext

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  Zusammenfassung der wichtigsten Imbissbuden

  • ? round() verwendet runde H?lfte, um gleichm??ig - nicht intuitiv für finanzielle Runden.
  • ? Floating-Point-Ungenauigkeit kann sich round() verhalten-eine Decimal , wenn Pr?zision wichtig ist.
  • ? ceil() und floor() arbeiten in der Gr??e auf positive/negative Unendlichkeit, nicht "hoch" oder "unten".
  • ? überprüfen Sie immer Eingabetypen und berücksichtigen Sie Kantenwerte wie inf , nan oder gro?e Zahlen.

  Grunds?tzlich: Diese Funktionen sind vorhersehbar, sobald Sie ihre Regeln verstanden haben - aber diese Regeln sind nicht immer das, was Sie vom Mathematikunterricht erwarten. Kennen Sie die Standardeinstellungen, die Testkantenf?lle und greifen Sie nach Decimal , wenn Geld oder Pr?zision in der Leitung steht.

  Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Nuancen der numerischen Pr?zision: `Round ()`, `ceil ()` und `floor ()` Fallstricke. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!