Python 3​​.4编程教程

最新推荐文章于 2021-03-25 20:01:09 发布
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python3.4中文版下载-Python3.4教程
weixin_37988176的博客
10-29 2846
Python3.4中文手册是为学python的朋友设计的一款免费的学习手册，内容丰富，包括使用python解释器、python简洁、深入python流程控制、数据结构、模块等内容，还有详细的实例，更容易理解，需要的朋友赶快下载吧！基本介绍从Python网站http://www.python.org/可以免费获得所有主要平台的源代码或二进制形式的Python解释器和广泛的标准库，并且可以自由地分发。...
【详解Python文件： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、​.pyd ！】
lhx1771584985的博客
06-13 1404
如果你也想自学Python，可以关注我。我会把踩过的坑分享给你，让你不要踩坑，提高学习速度，还整理出了一套系统的学习路线，这套资料涵盖了诸多学习内容：开发工具，基础视频教程，项目实战源码，51本电子书籍，100道练习题等。相信可以帮助大家在最短的时间内，能达到事半功倍效果，用来复习也是非常不错的。关注我，学习更多python知识！！希望这篇文章对你有帮助，也希望能帮到大家，因为你我都是热爱python的编程语言爱好者。
Python 3.4 入门指南 官方中文版
05-14
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Python3.4 中文手册(官方文档 内附详细教程说明)
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Python34中文手册(官方文档 内附详细教程说明)，很适合初学者进行系统的学习
Python3.4 官方教程
04-10
Python 官方 给出的3.4 版本教程， 包含 （tutorial ，library）
基础程序教学教程【语言：python3.4】
chantisanke的专栏
01-11 1493
1. 第一个程序 & 基础IO和运算 1.1 内容： （1）input & print （2）会做简单的运算【××，>>，   （3）了解基础的数据类型【布尔，数，字符串】 1.2 习题： （1）猴子有长为long的尾巴，他想要从一个容器中抓出来桃子，容器高height，建立一个程序输入long和height输出猴子把尾巴伸入后距离容器底的距离 （2）不调用int方法做一个pytho
python​​​​​​​3 和 C 中的猜数字游戏
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大多数具有 CS（计算机科学）背景的极客都会想到他们在学习编程语言后的第一个项目。在这里，您将在本文中获得您的第一个项目和基本项目。 任务：以下是步骤： 构建一个猜数字游戏，用户在其中选择一个范围。 假设...
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》电子版及配套代码​。​.zip
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《深度学习入门：基于Python的理论与实现》是一本针对初学者和有一定编程基础的读者设计的深度学习教材。这本书全面介绍了深度学习的基本概念、原理和应用，通过Python这一广泛使用的编程语言，让读者能够动手实践，...
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Python3.4.3 入门指南
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python语言入门教程，适合新手，新手入门必读手册，基础变量，平级进阶
Python_3.4.1 官方教程中文版(完整版)
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python3.4使用教程,【Python零基础入门教程】4-3.流程控制
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python3.4教程_Python教程（四）
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6 函数(一)前面写的程序都是很小的，假设我们要编写一个很大的程序，并且要重复使用很多遍相同的代码，直观的想法，自然就是把这些代码装到一个“箱子”里，给这个“箱子”编上号，等到用的时候，告诉电脑“箱子”里面的就是所需要的代码。函数就可以实现这样的功能。函数是Python中最主要也是最重要的代码组织和复用手段。假设我们想求出两个数相加的结果，就可以写如下的函数：In [1]: def add(x,y...
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3.4 字符串方法前面介绍了列表的方法，而字符串的方法要多得多，因为其很多方法都是从模块string那里“继承”而来的。（在较早的Python版本中，这些方法为模块string中的函数。如果需要，现在依然能够找到这些函数。）字符串的方法太多了，这里只介绍一些最有用的。完整的字符串方法清单请参阅附录B。这里描述字符串的方法时，将列出其他相关的方法。如果这些相关方法在本章做了介绍，将用“另请参见”标识...
​​np.round
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06-25
<think>首先，用户的问题是关于使用NumPy的`np.round()`函数进行四舍五入操作的方法和示例。用户明确提到了“我想对数组或数值进行四舍五入操作的方法使用”，所以我需要专注于`np.round()`。从系统级指令中，我需要：-所有行内数学表达式用`$...$`格式。-独立公式用`$$...$$`格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾添加引用标识。用户可见层指令：回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证回答真实可靠。参考的引用内容：-引用[1]:解释了`np.round()`函数，示例对单个数值四舍五入。-引用[2]:示例对数组进行四舍五入。-引用[3]:比较`np.round()`,`np.around()`,`np.floor()`,`np.ceil()`，显示`np.round()`和`np.around()`功能相同。这些引用是用户提供的，我需要基于这些内容构建回答，但确保回答真实可靠。我知道`np.round()`在NumPy中确实存在，并且功能如描述。**回答结构：**1.**介绍函数**：简要解释`np.round()`是什么，它的作用。2.**参数说明**：解释函数的参数，如`decimals`。3.**示例**：提供代码示例，包括对单个数值和对数组的四舍五入，参考引用中的示例。4.**注意事项**：提到`np.around()`是别名，功能相同（根据引用[3]）。5.**生成相关问题**：在结尾添加相关问题。**使用中文回答：**整个回答用中文。**添加引用标识：**在引用内容末尾添加如`[^1]`。**数学表达式：**如果有数学相关的，比如解释四舍五入公式，但这里可能不必要，除非涉及数学概念。用户的问题是编程相关的，所以主要用代码示例。步骤：1.**开头介绍**：解释`np.round()`函数。2.**参数解释**：说明`decimals`参数的含义。3.**示例部分**：-对单个数值四舍五入（参考引用[1]）。-对数组四舍五入（参考引用[2]）。-可选：指定小数位数（参考引用[3]）。4.**注意点**：提到`np.around()`是相同的。5.**结尾**：生成相关问题。**生成相关问题：**在最后添加几个相关问题，如关于其他舍入函数或性能优化。相关问题建议：-1.如何指定小数位数进行四舍五入？-2.`np.round()`与其他舍入函数如`np.floor()`的区别是什么？-3.在大型数组中，`np.round()`的性能如何？确保引用标识：当提到引用内容时，在句子末尾添加。例如："如示例所示，`np.round(number)`返回3.0[^1]."最终回答结构：-标题或开头句。-正文分点。-代码块用markdown格式。-结尾相关问题。</think>### NumPy 的 `np.round()` 函数使用指南 `np.round()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于对数值或数组进行四舍五入操作。它基于标准的四舍五入规则（即当小数部分为 0.5 时，向最近的偶数取整，以避免统计偏差）。该函数支持指定小数位数，适用于数值计算和数据处理。以下是详细的使用方法和示例，确保代码基于 Python 和 NumPy 实现（需先安装 NumPy：`pip install numpy`）。 #### 1. **函数语法和参数** - **语法**: `np.round(a, decimals=0)` - `a`: 输入值，可以是单个数值或数组。 - `decimals` (可选): 指定保留的小数位数，默认值为 0（即取整到整数）。 - **返回值**: 返回与输入类型相同的结果（数值或数组）。 - **注意**: `np.around()` 是 `np.round()` 的别名，功能完全相同 [^3]。 #### 2. **基本使用方法** 以下是常见场景的代码示例，逐步展示如何操作。 - **示例 1: 对单个数值进行四舍五入** - 默认 `decimals=0` 时，取整到整数。 - 代码: ```python import numpy as np number = 3.14159 rounded_number = np.round(number) # 不指定小数位数，默认取整 print(rounded_number) # 输出: 3.0 ``` - 解释: 输入数值 3.14159 被四舍五入为 3.0 [^1]。 - **示例 2: 对数组进行四舍五入** - 处理一维或多维数组时，函数自动广播到每个元素。 - 代码: ```python import numpy as np arr = np.array([1.1, 2.6, 3.3, 4.8, 5.5]) rounded_arr = np.round(arr) # 对数组每个元素取整 print(rounded_arr) # 输出: [1. 3. 3. 5. 6.] ``` - 解释: 数组元素 2.6 四舍五入为 3.0，5.5 四舍五入为 6.0（遵循偶数规则）[^2]。 - **示例 3: 指定小数位数** - 通过 `decimals` 参数控制精度，例如保留 1 位小数。 - 代码: ```python import numpy as np arr = np.array([1.23, 2.31, 31.23, 66.23]) # 保留 1 位小数 rounded_arr_decimal = np.round(arr, decimals=1) print(rounded_arr_decimal) # 输出: [1.2 2.3 31.2 66.2] ``` - 解释: 输入数组被四舍五入到小数点后一位，例如 1.23 变为 1.2 [^3]。 #### 3. **注意事项** - **输入类型**: `np.round()` 支持整数、浮点数或数组输入。如果输入非数值类型，会引发错误。 - **性能**: 在大型数组上，`np.round()` 高效（时间复杂度 $O(n)$），因为它基于向量化操作。 - **边界情况**: 当小数部分为 0.5 时，NumPy 采用“银行家舍入法”（向最近偶数取整），例如 2.5 变为 2.0，而 3.5 变为 4.0。 - **替代函数**: 与其他舍入函数比较： - `np.floor()`: 向下取整（例如 `np.floor(2.6)` 输出 2.0）。 - `np.ceil()`: 向上取整（例如 `np.ceil(2.1)` 输出 3.0）。 - `np.round()` 是最常用的四舍五入函数 [^3]。 #### 4. **实际应用建议** - **数据清洗**: 在数据科学中，常用于处理浮点数误差，例如将计算结果标准化。 - **精度控制**: 在金融计算中，指定 `decimals` 避免累积误差。 - **错误处理**: 建议先检查输入是否为数值类型： ```python if not np.isreal(arr).all(): raise ValueError("输入必须为数值类型") ```
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