Arrotondamento Ufunc NumPy

L’arrotondamento dei decimali è una delle operazioni comuni nell’elaborazione numerica, specialmente quando si lavora con dati scientifici o finanziari. NumPy, la libreria Python per il calcolo scientifico, offre funzioni per eseguire l’arrotondamento dei decimali in modo preciso e flessibile. In questo articolo, esploreremo come eseguire l’arrotondamento dei decimali in NumPy utilizzando le funzioni di troncamento, correzione, arrotondamento, approssimazione per difetto e approssimazione per eccesso.

Funzioni di Arrotondamento in NumPy

NumPy fornisce diverse funzioni per eseguire operazioni di arrotondamento. Ecco come puoi utilizzarle:

1. Troncamento (Truncation): La funzione np.trunc() esegue il troncamento di un numero, rimuovendo la parte frazionaria senza arrotondare.

   import numpy as np
   
   numero = 3.65
   risultato = np.trunc(numero)  # Troncamento

2. Correzione (Fix): La funzione np.fix() esegue la correzione di un numero, arrotondando sempre verso zero (verso l’intero più vicino senza superarlo).

   import numpy as np
   
   numero = 3.65
   risultato = np.fix(numero)  # Correzione

3. Arrotondamento (Rounding): La funzione np.round() esegue l’arrotondamento dei decimali al più vicino. Se la parte frazionaria è esattamente a metà, verrà arrotondata al numero pari più vicino.

   import numpy as np
   
   numero = 3.65
   risultato = np.round(numero, 2)  # Arrotondamento a 2 decimali

4. Approssimazione per Difetto (Floor): La funzione np.floor() esegue l’approssimazione per difetto, restituendo il più grande intero che è minore o uguale al numero dato.

   import numpy as np
   
   numero = 3.65
   risultato = np.floor(numero)  # Approssimazione per difetto

5. Approssimazione per Eccesso (Ceil): La funzione np.ceil() esegue l’approssimazione per eccesso, restituendo il più piccolo intero che è maggiore o uguale al numero dato.

   import numpy as np
   
   numero = 3.65
   risultato = np.ceil(numero)  # Approssimazione per eccesso

Specificare il Numero di Decimali

È possibile specificare il numero desiderato di decimali da mantenere quando si esegue l’arrotondamento. Ad esempio, np.round(numero, 2) arrotonderà a due decimali.

Esempi Pratici

Ecco alcuni esempi pratici di arrotondamento dei decimali in NumPy utilizzando le diverse funzioni di arrotondamento:

import numpy as np

# Troncamento
numero1 = 3.654
risultato1 = np.trunc(numero1)  # Restituirà 3.0

# Correzione
numero2 = 3.654
risultato2 = np.fix(numero2)  # Restituirà 3.0

# Arrotondamento a 2 decimali
numero3 = 3.654
risultato3 = np.round(numero3, 2)  # Restituirà 3.65

# Approssimazione per difetto
numero4 = 3.654
risultato4 = np.floor(numero4)  # Restituirà 3.0

# Approssimazione per eccesso
numero5 = 3.654
risultato5 = np.ceil(numero5)  # Restituirà 4.0

Conclusioni

L’arrotondamento dei decimali è un’operazione comune nell’elaborazione numerica, e NumPy offre una varietà di funzioni per gestirla in modo preciso. Con le funzioni di troncamento, correzione, arrotondamento, approssimazione per difetto e approssimazione per eccesso, è possibile eseguire l’arrotondamento secondo le specifiche esigenze e mantenere la precisione dei dati numerici. Queste operazioni sono fondamentali quando si lavora con dati scientifici, finanziari o in qualsiasi contesto in cui la precisione dei decimali è importante.