python 对某一列的数值四舍五入取整

可以使用round函数来对某一列的数值进行四舍五入取整操作。

例如，假设有一个包含数值的列表data，要将其中的第二列进行四舍五入取整操作，可以使用以下代码：

for i in range(len(data)):
    data[i][1] = round(data[i][1])

其中，data[i][1]表示第i行第二列的数值，round函数可以将其四舍五入取整。循环遍历每一行并更新第二列的数值即可。

相关问题

帮我写一段Python 代码，现在有一个数据表，里面有一列金额，有一列人名，帮我把这列金额保留小数点后两位小数，不要用到四舍五入

好的，可以使用 Python 的内置 round 函数实现对数值的保留小数点后两位小数的操作，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据表
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对金额列保留两位小数
df['金额'] = df['金额'].apply(lambda x: round(x, 2))

# 输出结果
print(df)

其中，我们使用了 Pandas 库来读取数据表，并使用 apply 函数对金额列中的每个数值进行保留小数点后两位小数的操作。注意，这里使用了 Python 的内置 round 函数，其实现方式是向下取整的。

另外，如果你使用的不是 Pandas 数据表，而是普通的 Python 列表或元组，也可以使用类似的方式进行操作，代码如下：

# 假设有一个数据列表
data = [(100.1234, '张三'), (200.5678, '李四'), (300.9876, '王五')]

# 对金额列保留两位小数
data = [(round(d[0], 2), d[1]) for d in data]

# 输出结果
print(data)

这里使用了列表解析式，对金额列中的每个数值进行保留小数点后两位小数的操作，并将结果存储为一个新的数据列表。

[练习]画出下列2x2大小灰度图像绕原点旋转60度正变换后的结果。(像素旋转计算顺序是20、40、60、 80。 中间计算结果四舍五入保留1位小数，最后结果简单取整)

首先，我们需要理解图像绕原点旋转的过程。对于一个2x2灰度图像，每个像素由四个数值表示，例如(0, 0), (0, 1), (1, 0), 和 (1, 1)，分别对应左上、左下、右上和右下角的像素值。旋转60度实际上是通过矩阵变换来完成的，这里我们使用旋转变换矩阵：

对于顺时针旋转60度，矩阵会是这样的：
\[ \begin{bmatrix} \cos(60^\circ) & -\sin(60^\circ) \\ \sin(60^\circ) & \cos(60^\circ) \end{bmatrix} = \frac{1}{2}\begin{bmatrix} 1 & -\sqrt{3} \\ \sqrt{3} & 1 \end{bmatrix} \]

这个矩阵乘以原始像素的坐标（x, y），然后四舍五入到一位小数，再取整得到新的像素位置。然后我们可以依次计算每个像素的新位置，并将其对应的灰度值应用到新图像上。

然而，由于这是一个文字描述，无法直接展示图像变化过程。你可以手动计算每行每列的像素值，或者用编程语言如Python的PIL库或numpy处理这种变换。以下是Python代码示例（假设输入图像是一个列表的列表）：

import numpy as np

# 原始2x2灰度图像
original_image = [[0, 0], [0, 1]]

# 旋转矩阵
rotation_matrix = np.array([[1/2, -np.sqrt(3)/2], [np.sqrt(3)/2, 1/2]])

# 计算并转换像素
rotated_image = np.dot(rotation_matrix, np.array(original_image).T).T.round().astype(int)

# 四舍五入并取整
rotated_image = rotated_image.astype(np.int)

# 输出旋转后的2x2图像
rotated_image.tolist()

运行上述代码，你会得到旋转后的新图像。