Pythonのquantize関数の使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonのquantize関数の使い方について、テックアカデミーのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。

目次

• quantize関数とは
• quantize関数の使い方
• 実際に書いてみよう
• まとめ
• Pythonを学習中の方へ

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

Pythonのquantize関数の使い方について詳しく説明していくね！

お願いします！

quantize関数とは

quantize関数とは、小数や整数を任意の桁数で四捨五入・偶数の丸めの機能を持った関数です。

Python標準ライブラリ”decimal”に含まれる関数です。

quantize関数の使い方

quantize関数は、以下のような文法で使用できます。

Decimal(str('小数or整数')).quantize(Decimal('桁数'),rounding=引数)

[桁数]
‘桁数’は、’0’ , ‘0.1’ , ‘0.01’と、四捨五入や偶数の丸め後の桁数を設定します。

[引数]
‘引数’は、以下のように設定する。
‘ROUND_HALF_UP’     ：四捨五入
‘ROUND_HALF_EVEN’：偶数の丸め

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実際に書いてみよう

それではquantize関数を使って、実際にコードを書いてみましょう。

今回は小数データを用意して、任意の桁数で四捨五入や偶数の丸めを行ってみます。

サンプルコード

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP, ROUND_HALF_EVEN

# データ用意
data1 = 0.553
data2 = 0.456
data3 = 0.5
data4 = 1.5
data5 = 2.5
data6 = 3.5

print('四捨五入:ROUND_HALF_UP')
print(data1 ,'>>', Decimal(str(data1)).quantize(Decimal('0'), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(data2 ,'>>', Decimal(str(data2)).quantize(Decimal('0'), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(data1 ,'>>', Decimal(str(data1)).quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP))
print(data2 ,'>>', Decimal(str(data2)).quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP))

print('偶数の丸め：ROUND_HALF_EVEN')
print(data3 ,'>>', Decimal(str(data3)).quantize(Decimal('0'), rounding=ROUND_HALF_EVEN))
print(data4 ,'>>', Decimal(str(data4)).quantize(Decimal('0'), rounding=ROUND_HALF_EVEN))
print(data5 ,'>>', Decimal(str(data5)).quantize(Decimal('0'), rounding=ROUND_HALF_EVEN))
print(data6 ,'>>', Decimal(str(data6)).quantize(Decimal('0'), rounding=ROUND_HALF_EVEN))

実行結果

四捨五入:ROUND_HALF_UP
0.553 >> 1
0.456 >> 0
0.553 >> 0.55
0.456 >> 0.46
偶数の丸め：ROUND_HALF_EVEN
0.5 >> 0
1.5 >> 2
2.5 >> 2
3.5 >> 4

解説

1行目では、標準ライブラリ”decimal”のDecimal関数とROUND_HALF_UPなどの定義を読み込んでいます。

4-9行目では、小数のデータを用意しています。

12-15行目では、任意の桁数を指定して、用意したデータに四捨五入の処理をして出力しています。

18-21行目では、任意の桁数を指定して、用意したデータに偶数の丸めの処理をして出力しています。

実行結果では、用意したデータに四捨五入や偶数の丸め処理がされた結果が確認できます。

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まとめ

今回は、Pythonのquantize関数の使い方について紹介しました。

データ分析や機械学習でデータを整形する際など、様々な場面で今回の手法を活用できます。

とても便利ですので、しっかりとマスターしていきましょう。

内容が分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

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これで解説は終了です、お疲れさまでした。

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