python中/与//的区别 python中round函数怎么用？
python中round函数怎么用？
说明round（）方法返回浮点数X的舍入值。语法以下是round（）方法的语法：round（X[，n]）参数X—一个数值表达式。N——数值表达式。Return value返回浮点数X的舍入值。以下示例显示了使用round（）方法的示例：#！/usr/bin/Python print “round（80.23456，2）：”，round（80.23456，2）print “round（100.000056，3）：”，round（100.000056，3）print “round（-100.000056，3）：”，round（-100.000056，3）运行后，以上示例的输出结果为：round（80.23456，2）：80.23round（100.000056，3）：“100.0round（-100.000056，3） ：-100.0
说明round（）方法返回浮点数X的舍入值。语法如下：round（）方法的语法：round（X[，n]）参数X—一个数值表达式。N——数值表达式。Return value返回浮点数X的舍入值。以下示例显示了使用round（）方法的示例：#！/usr/bin/Python print “round（80.23456，2）：”，round（80.23456，2）print “round（100.000056，3）：”，round（100.000056，3）print “round（-100.000056，3）：”，round（-100.000056，3）运行后，以上示例的输出结果为：round（80.23456，2）：80.23round（100.000056，3）：100.0round（-100.000056，3） ：-10 0
传递一个空字符串作为结束符，这样打印函数就不会在字符串的结尾添加换行符，而是添加一个空字符串。实际上，这也是一个语法要求，表示语句没有完成。“打印”的默认设置是打印一行，最后有一个新行。End=“”表示结尾没有换行符，加上空格。交互模式，效果如下：>>>打印（“a”）a>>>打印（“a”，结束=”）a>>>打印（“a”，结束=“1234”）a1234>>>。
python中round函数怎么用？
舍入保留函数格式：=舍入（一个值，小数点后的位数）说明：设置要舍入的位数后的有效值。
例如：在A1单元格中输入12.13512，在B1单元格中输入公式=四舍五入（A1，2），则显示为12.14；在A1单元格中输入=四舍五入（A1，3），则显示为12.135四舍五入函数格式：=四舍五入（某个值，小数点后的位数）说明：设置有效值后面的位数，不管多少，都要进位。例如：如果在A1单元格中输入12.00012，如果在B1单元格中输入formula=Roundup（A1，0），则显示为13；如果输入=Roundup（A1，2），则显示为12.01。无上限企业函数的格式：上限（某个值，企业数量）说明：在其倍数中输入小于企业数量或企业数量倍数的剩余部分例如：在A1单元格中输入12.00135，然后输入公式B1=上限（A1，1），则显示为13；如果输入=ceiling（A1，0.2），则显示为12.02；如果输入ceiling（A1，0.0002），则显示为12.0014 TRUNC TRUNC截断函数格式：=TRUNC（某个值，小数点后的位数）说明：TRUNC某个值到小数点后的几位数。下一个不是四舍五入的。例如：如果单元格C8的值为176.975，则在单元格C9中输入=TRUNC（C8，0），单元格C9将显示176。如果我们输入=TRUNC（C8，2），它将显示176.97
作为一个研究生，如果你用Python写算法，我认为你想在大数据和人工智能方面发展。
近年来，随着大数据和人工智能的爆炸式发展，Python变得越来越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以从以下几点开始
！Apache spark是一个大数据处理框架，计算速度快，使用方便，支持复杂分析，有可能取代MapReduce。
尽管Python在机器学习和人工智能方面有很好的应用，但Python有一个很大的缺陷。它不支持分布式计算，但这并不重要。Spark提供了一个优秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式计算和流计算方面有了很大的改进。
另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集与Python中panda的数据帧非常相似，可以很容易地相互转换。因此spark赋予Python以分布式方式处理大型数据集的能力。
Python有许多强大的web后端框架，如Django、flash等。学习这一点可以巩固Python的基础，并使用Python的高级用法，如装饰器、类、魔术方法、数据库等。
您不能总是在一台机器上使用该型号。您可以在大数据框架和网站中部署模型。这要求您了解后端和分布式计算。学习这两个方面，不仅可以提高python的水平，也可以让你在未来的大数据和人工智能领域发力。
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