python - 使用 numpy.rint() 舍入到最接近的 int 与 0.5 不一致

Question

numpy's round int似乎与它处理 xxx.5 的方式不一致

In [2]: np.rint(1.5)
Out[2]: 2.0

In [3]: np.rint(10.5)
Out[3]: 10.0

1.5 向上舍入，10.5 向下舍入。是否有一个原因？是不是the inaccuracy of floats的神器| ?

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有没有办法获得所需的功能，其中 n.5 向上舍入，即 n = 偶数或奇数的 n+1？

Answer 1

因此，这种行为(如评论中所述)是一种非常传统的舍入形式，见 round half to even方法。也称为(根据大卫赫弗南)银行家的四舍五入。围绕此行为的 numpy 文档暗示他们正在使用这种类型的舍入，但也暗示 numpy 与 IEEE 浮点交互的方式可能存在问题格式。 (如下图)

Notes
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For values exactly halfway between rounded decimal values, Numpy
rounds to the nearest even value. Thus 1.5 and 2.5 round to 2.0,
-0.5 and 0.5 round to 0.0, etc. Results may also be surprising due
to the inexact representation of decimal fractions in the IEEE
floating point standard [1]_ and errors introduced when scaling
by powers of ten.

是不是这样，老实说，我不知道。我知道 numpy 核心的大部分仍然是用 FORTRAN 77 编写的，它早于 IEEE 标准(1984 年制定)，但我不知道 FORTRAN 77 是否有这里的界面有些问题。

如果您只想进行四舍五入，np.ceil 函数(通常是天花板函数)将执行此操作。如果您正在寻找相反的结果(总是向下取整)，np.floor 函数将实现这一目标。