Python round() 関数と使用例
ローガン・ヤング
round() 関数とは何ですか Python?
Python round() は、 Python入力された小数点以下の桁数に合わせて丸められた浮動小数点数が返されます。
丸める小数点以下の桁数を指定しない場合は 0 とみなされ、最も近い整数に丸められます。
構文
round(float_num, num_of_decimals)
技術パラメータ
- float_num: 丸める対象となる浮動小数点数。
- 小数点以下の桁数: （オプション）丸め処理時に考慮する小数点以下の桁数。オプションであり、指定しない場合はデフォルトで0となり、最も近い整数に丸められます。
詳細説明
round() メソッドは 2 つの引数を取ります。
- 丸める数値、そして
- 四捨五入するときに考慮する必要がある小数点以下の桁数。
2番目の引数は省略可能で、指定しない場合はデフォルトで0になります。その場合、最も近い整数に丸められ、戻り値の型も整数になります。
小数点以下の桁数、つまり XNUMX 番目の引数が存在する場合、指定された桁数に丸められます。 戻り値の型は float になります。
小数点以下の数値が次のとおりの場合：
- 5以上の場合、最終値に1が加算されます。
- < 5 の場合、最終値は指定された小数点以下の桁数までそのまま返されます。
戻り値
小数点以下の桁数が指定されていない場合は整数値が返され、指定されている場合は浮動小数点値が返されます。小数点以下の桁数が5以上の場合は+1に丸められますが、それ以外の場合は指定された小数点以下の桁数までそのままの値が返されますのでご注意ください。
丸めはどの程度の影響を与えるのでしょうか? (丸めと切り捨て)
丸めの影響を示す最良の例は株式市場です。過去、つまり1982年には、 バンクーバー証券取引所 （VSE）は、各取引において株価を小数点以下3桁に切り捨てていました。
これは毎日約3000回も行われていた。累積した切り捨て処理により、毎月約25ポイントの損失が発生した。
値の切り捨てと丸めの例を以下に示します。
以下に示す浮動小数点数を株価と考えてください。現在、私は0.01から0.05までの範囲で、1,000,000万秒分の値を生成しています。
例：
arr = [random.uniform(0.01, 0.05) for _ in range(1000000)]
丸め処理の影響を示すために、最初は小数点以下3桁までの数値のみを使用する、つまり小数点以下3桁以降を切り捨てる、という小さなコードを作成しました。
私は、元の合計値、切り捨てられた値から得られた合計値、そして元の合計値と切り捨てられた値の差を持っています。
同じ数値セットに対して、round() メソッドを使用して小数点以下 3 桁まで丸め、合計と元の値と丸められた値の差を計算しました。
以下に例と出力結果を示します。
例
import random def truncate(num): return int(num * 1000) / 1000 arr = [random.uniform(0.01, 0.05) for _ in range(1000000)] sum_num = 0 sum_truncate = 0 for i in arr: sum_num = sum_num + i sum_truncate = truncate(sum_truncate + i) print("Testing by using truncating upto 3 decimal places") print("The original sum is = ", sum_num) print("The total using truncate = ", sum_truncate) print("The difference from original - truncate = ", sum_num - sum_truncate) print("\n\n") print("Testing by using round() upto 3 decimal places") sum_num1 = 0 sum_truncate1 = 0 for i in arr: sum_num1 = sum_num1 + i sum_truncate1 = round(sum_truncate1 + i, 3) print("The original sum is =", sum_num1) print("The total using round = ", sum_truncate1) print("The difference from original - round =", sum_num1 - sum_truncate1)
出力：
Testing by using truncating upto 3 decimal places The original sum is = 29985.958619386867 The total using truncate = 29486.057 The difference from original - truncate = 499.9016193868665 Testing by using round() up to 3 decimal places The original sum is = 29985.958619386867 The total using round = 29985.912 The difference from original - round = 0.04661938686695066
元の値と切り捨てられた値の差は 499.9016193868665 であり、round() による値は 0.04661938686695066 です。
その差は非常に大きいようで、この例は round() メソッドが精度に近い計算にどのように役立つかを示しています。
例: 浮動小数点数の丸め Numbers
このプログラムでは、浮動小数点数における丸め処理の仕組みを見ていきます。
# testing round() float_num1 = 10.60 # here the value will be rounded to 11 as after the decimal point the number is 6 that is >5 float_num2 = 10.40 # here the value will be rounded to 10 as after the decimal point the number is 4 that is <=5 float_num3 = 10.3456 # here the value will be 10.35 as after the 2 decimal points the value >=5 float_num4 = 10.3445 #here the value will be 10.34 as after the 2 decimal points the value is <5 print("The rounded value without num_of_decimals is :", round(float_num1)) print("The rounded value without num_of_decimals is :", round(float_num2)) print("The rounded value with num_of_decimals as 2 is :", round(float_num3, 2)) print("The rounded value with num_of_decimals as 2 is :", round(float_num4, 2))
出力：
The rounded value without num_of_decimals is : 11 The rounded value without num_of_decimals is : 10 The rounded value with num_of_decimals as 2 is : 10.35 The rounded value with num_of_decimals as 2 is : 10.34
例: 整数値の丸め
たまたま整数値に対してround()を使用した場合、何も変更せずに数値を返すだけです。
# testing round() on a integer num = 15 print("The output is", round(num))
出力：
The output is 15
例: 負の丸め Numbers
負の数に対する丸め処理がどのように行われるか、いくつかの例を見てみましょう。
# testing round() num = -2.8 num1 = -1.5 print("The value after rounding is", round(num)) print("The value after rounding is", round(num1))
出力：
C:\pythontest>python testround.py The value after rounding is -3 The value after rounding is -2
例：NumPy配列を丸める
NumPyを丸めるにはどうすればいいですか？ 配列 Python?
この問題を解決するには、NumPyモジュールを利用し、以下の例に示すようにnumpy.round()またはnumpy.around()メソッドを使用できます。
numpy.round() の使用
# testing round() import numpy as np arr = [-0.341111, 1.455098989, 4.232323, -0.3432326, 7.626632, 5.122323] arr1 = np.round(arr, 2) print(arr1)
出力：
C:\pythontest>python testround.py [-0.34 1.46 4.23 -0.34 7.63 5.12]
また、numpy.around() を使用することもできます。これは、上記で示した numpy.round() と同じ結果をもたらします。
例: XNUMX 進数モジュール
round() 関数に加えて、 Python 小数点モジュールを備えており、小数点数をより正確に処理するのに役立ちます。
Decimalモジュールには、以下に示すような丸め処理の種類が用意されています。
- 円形天井: それは無限大に向かって丸められるだろう。
- 切り捨て: 値はゼロ方向に丸められます。
- 円形フロア: それはマイナス無限大の方向に丸められます。
- 切り捨て： 0に近い値に丸められます。
- 切り上げ_半々: 最も近い偶数に丸められます。
- ラウンドハーフアップ: 0から遠ざかる方向に最も近い値に丸められます。
- 切り上げする： 値がゼロから離れる方向に丸められます。
XNUMX 進数の場合、quantize() メソッドは固定の小数点以下の桁数に丸めるのに役立ち、以下の例に示すように、使用する丸めを指定できます。
例： Round() メソッドと XNUMX 進数メソッドの使用
import decimal round_num = 15.456 final_val = round(round_num, 2) #Using decimal module final_val1 = decimal.Decimal(round_num).quantize(decimal.Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_CEILING) final_val2 = decimal.Decimal(round_num).quantize(decimal.Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_DOWN) final_val3 = decimal.Decimal(round_num).quantize(decimal.Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_FLOOR) final_val4 = decimal.Decimal(round_num).quantize(decimal.Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_HALF_DOWN) final_val5 = decimal.Decimal(round_num).quantize(decimal.Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_HALF_EVEN) final_val6 = decimal.Decimal(round_num).quantize(decimal.Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_HALF_UP) final_val7 = decimal.Decimal(round_num).quantize(decimal.Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_UP) print("Using round()", final_val) print("Using Decimal - ROUND_CEILING ",final_val1) print("Using Decimal - ROUND_DOWN ",final_val2) print("Using Decimal - ROUND_FLOOR ",final_val3) print("Using Decimal - ROUND_HALF_DOWN ",final_val4) print("Using Decimal - ROUND_HALF_EVEN ",final_val5) print("Using Decimal - ROUND_HALF_UP ",final_val6) print("Using Decimal - ROUND_UP ",final_val7)
出力：
Using round() 15.46 Using Decimal - ROUND_CEILING 15.46 Using Decimal - ROUND_DOWN 15.45 Using Decimal - ROUND_FLOOR 15.45 Using Decimal - ROUND_HALF_DOWN 15.46 Using Decimal - ROUND_HALF_EVEN 15.46 Using Decimal - ROUND_HALF_UP 15.46 Using Decimal - ROUND_UP 15.46
