如何在Python中将度量及其误差估计四舍五入为指定数量的有效数字？
[英]How would I round a measurement and its error estimate to a specified number of significant figures in Python?
问题描述
我想要一个给出测量值和误差估计的函数，将误差四舍五入到指定数量的有效数字，并将测量值四舍五入到相应的数字。 这是输入和预期输出的示例：
>>> g = 6.6740813489701e-11
>>> g_err = 0.0003133212341e-11
>>> round_sig_figs(g, g_err, sig_figs=2)
(6.67408e-11, 3.1e-15)
错误通常以2个有效数字来报告。 我想要一个函数，该函数将以这种精度返回值的错误估计，并且还将值截断为正确的小数位。
2 条回复
1楼 Steven C. Howell 0 已采纳 2017-01-27 15:41:17
此函数可以完成此任务，但是如果有更多Pythonic方法，请添加另一个答案。
import numpy as np
def round_sig_figs(val, val_err, sig_figs=2):
'''
Round a value and its error estimate to a certain number
of significant figures (on the error estimate). By default 2
significant figures are used.
'''
n = int(np.log10(val_err)) # displacement from ones place
if val_err >= 1:
n += 1
scale = 10 ** (sig_figs - n)
val = round(val * scale) / scale
val_err = round(val_err * scale) / scale
return val, val_err
这是列出的示例：
>>> g = 6.6740813489701e-11
>>> g_err = 0.0003133212341e-11
>>> round_sig_figs(g, g_err)
(6.67408e-11, 3.1e-15)
下面是一个值的示例，该值大于1但四舍五入到小数位：
>>> g_earth = 9.80665
>>> g_earth_err = 0.042749999
>>> round_error(g_earth, g_earth_err)
(9.807, 0.043)
这是一个比一个大得多的值的示例：
>>> r = 6371293.103132049
>>> r_err = 14493.004419708
>>> round_error(r, r_err)
(6371000.0, 14000.0)
2楼 Theo Emms 0 2017-01-27 16:02:44
Python具有内置功能来实现此目的：
round(num, ndigits)
请参阅： https ： //docs.python.org/2/library/functions.html#round
问题未解决？试试以下方法：
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[英]In Python: How can I write floating point numbers in a file using a specified number of figures?
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