.: Nguoicodonvn2008.info - Cõi lòng người cô đơn :.

https://www.nguoicodonvn2008.info

Hàm round() trong Python

Hàm round() trong Python

Làm tròn trong Python không khó. Bài viết dưới đây sẽ hướng dẫn bạn chi tiết cách dùng hàm round trong Python để làm tròn số.

Python là một ngôn ngữ lập trình lập trình được ưa chuộng nhất hiện nay. Với nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang hệ sinh thái khoa học dữ liệu mạnh mẽ của Python để phân tích dữ liệu, hiểu cách tránh đưa sai lệch vào dataset là cực kỳ quan trọng. Nếu đã nghiên cứu một số chỉ số, bạn có thể đã làm quen với thuật ngữ như sai lệch báo cáo, sai lệch lựa chọn và sai lệch lấy mẫu. Có một loại sai lệch khác đóng vai trò quan trọng khi bạn xử lý dữ liệu số. Đó là sai lệch làm tròn.

Hiểu cách làm tròn hoạt động trong Python có thể giúp bạn tránh sai lệch tập dữ liệu của mình. Đây là một kỹ năng quan trọng. Suy cho cùng, việc rút ra kết luận từ dữ liệu sai lệch có thể dẫn đến những sai lầm tốn kém. Nếu không muốn điều đó, hãy cùng nhau tìm hiểu về cách làm tròn số trong Python bằng hàm round() nhé.

Hàm round() trong Python làm tròn một số cho trước, trả về số đó dưới dạng số dấu phẩy động, có số chữ số sau dấu phẩy được chỉ định. Số sau dấu phẩy mặc định là 0, nghĩa là hàm sẽ trả về số nguyên gần nhất.

Cú pháp hàm round() trong Python:

round(number[, ndigits])

Các tham số của hàm round()

Hàm round() có 2 tham số:

  • number: Số bạn muốn làm tròn.
  • ndigits: Số chữ số sau dấu phẩy muốn sử dụng làm tròn số. Mặc định là 0.

Giá trị trả về từ round()

  • Nếu không có ndigits, hàm sẽ trả về số nguyên gần nhất.
  • Nếu cung cấp đủ 2 tham số, hàm trả về number với ndigits số thập phân sau dấu phẩy.

Ví dụ 1: round() hoạt động như thế nào?

Ví dụ chỉ truyền tham số đầu tiên:

# không có tham số ndigits 
print(round(10))
print(round(10.7))
print(round(5.5))
print(round(5.4))
print(round(6.8))
print(round(0.1))
print(round(0.7))

Khi bạn chạy chương trình, output trả về sẽ là:

10
11
6
5
7
0
1

Ví dụ 2: Làm tròn số đến vị trí ndigits đã cho

Ví dụ truyền đủ cả 2 tham số:

print(round(2.665, 2))
print(round(50.25556, 2))
print(round(100.000056, 3))
print(round(80.23456, 2))
print(round(122.145,5))

Khi bạn chạy chương trình, output trả về sẽ là:

2.67
50.26
100.0
80.23
122.145

Lỗi và các ngoại lệ

TypeError: Lỗi này phát sinh trong trường hợp khi có bất kỳ dữ liệu khác ngoài số trong tham số.

print(round("a", 2))

Kết quả:

Runtime Errors:
Traceback (most recent call last):
File "/home/ccdcfc451ab046030492e0e758d42461.py", line 1, in
print(round("a", 2))
TypeError: type str doesn't define __round__ method

Ứng dụng thực tế:

Một trong số cách sử dụng phổ biến của hàm làm tròn là xử lý sự không trùng khớp giữa phân số và số thập phân.

Một trong số cách dùng làm tròn số là rút gọn toàn bộ cả 3 số bên phải của dấu thập phân khi chuyển đổi 1/3 thành số thập phân. Phần lớn thời gian, bạn sẽ dùng các số được làm tròn 0,33 hoặc 0,333 khi cần làm việc với 1/3 trong số thập phân. Thực tế, bạn luôn chỉ làm việc với hai hoặc 3 con số ở bên phải của dấu thập phân khi không có số chính xác tương đương với phân số ở dạng thập phân. Làm thế nào hiển thị 1/6 trong số thập phân? Nhớ làm tròn số nhé!

Ví dụ:

# practical application
b = 1/3
print(b)
print(round(b, 2))

Kết quả:

0.3333333333333333
0.33

Một số ứng dụng thực tế khác của hàm làm tròn trong Python

  • Làm tròn hóa đơn - Tổng tiền thanh toán hóa đơn thường được tính theo giá trị số nguyên, vì thế hàm round() có thể được dùng để làm tròn số tiền trong hóa đơn.
  • Làm tròn dữ liệu khoa học - Dữ liệu khoa học có độ chính xác cao, vì thế, cần phải ở định dạng bắt buộc với một số nguyên và số thực nhất định. Sự chính xác này có thể đạt được với sự trợ giúp của hàm round().
  • Xử lý dữ liệu kỹ thuật - Dữ liệu lý thuyết trong kỹ thuật có thể cần điều chỉnh để có thể sử dụng trong ứng dụng thực tế. Hàm round() có thể giúp làm tròn giá trị của ứng dụng trong những trường hợp như thế.

Hàm round() chỉ có vài chú ý như vậy thôi. Bạn nhớ thực hành thường xuyên với các bài tập Python nhé.

Nguồn tin: Quantrimang.com:

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây