Python的几种取整方法

此时我们可以用built-in function int() 函数

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用built-in function round() 函数

此时我们要用到模块math中的 ceil() 方法

此时我们要用到模块math中的 modf() 方法

python中生成随机整数

python 中有生成0-1以内随机数的函数random.random()，然后乘以一个倍数，再取整int就可以了。

python中取整

定义：大于或等于 x 的最大整数 math.ceil(x)

向上取整运算为Ceiling，用数学符号⌈⌉表示

定义：小于或等于 x 的最大整数 math.floor(x)

向上取整运算为Floor，用数学符号⌊⌋表示

其实反斜杠 // 也能实现向下取整:

但是在某些情况下 // 和 math.floor(x) 的实现结果又不一样：

还是因为浮点数在计算机中存储值并不是0.05而是0.05...125，具体解释还是看这里吧 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同 。

向0取整：x为负数时向上取整，x为正数时向下取整。

python中可用 int(x) 实现，也可以用 math.modf(x) 返回一个包含小数部分和整数部分的元组。

有人可能会对 math.modf(-2.36) 结果感到好奇，按理说它应该返回 (0.36, 2.00) 才对。这里涉及到了另一个问题，即浮点数在计算机中的表示，在计算机中是无法精确的表示小数的，至少目前的计算机做不到这一点。上例中最后的输出结果只是 0.36 在计算中的近似表示。

Python和C一样, 采用IEEE 754规范来存储浮点数，更详细解释，可以参考知乎话题：

为什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003

从官方文档得知，Python中 round(x) 采用银行进位法而非传统的四舍五入。

银行进位规则：

① 如果保留数最后一位不等于5，则执行四舍五入，例如 round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24

② 如果保留数最后一位等于5，则取决于5的位置和状态：⑴ 如果5后有数，不论奇偶都要进位，例如 round(5.2354, 2)=5.24 ；⑵ 如果5后没有数，则需要看5的前一位奇偶性，奇进偶舍，例如 round(5.235, 2)=5.24 , round(5.225, 2)=5.22

但是！注意！：

内心中一片乌鸦飞过，说好的奇进偶舍呢？？？其实我内心也是奔溃的，继续找答案：

我们都知道，计算机所存储的浮点数并不是表面这么简单，他并不是一个精确值，可以用decimal模块的Decimal对象，将float数据映射为底层的更精确的表示。：

round还是那个round，过错就在于float对象“眼见而非实”上，那到底如何实现真正意义四舍五入呢？？

decimal模块是Python的一个标准库，是专门为十进制小数的精确计算而设计的,使用decimal模块的接口，可以实现小数精确的四舍五入，具体不多做展开了，可以参考官方文档...暂时我也用不到decimal

一路写下来，结论就是float心机好深，操作真的要小心点...

randint在python中的意思

python中的randint用来生成随机数，在使用randint之前，需要调用random库。其表达是为random.randint(x,y)，参数x和y代表生成随机数的区间范围。

random() 函数命名来源于英文单词random（随机）。randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数。

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

函数randint的使用

1、OUT = RANDINT

产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率。

2、OUT = RANDINT(M)

生成的M 矩阵的随机二进制数字，“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

3、OUT = RANDINT(M,N)

生成的（M,N) 矩阵的随机二进制数字,“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)

生成的(M,N) 矩阵的随机二进制数字，RANGE范围可以是标量或向量。

标量：为正的话，取值为[0,RANGE-1] ，为负的话，取值为 [RANGE+1, 0]。

向量：取值为[RANGE(1), RANGE(2)]。

5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)

resets the state of RAND to STATE。

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