Comment la fonction `round()` de Python 3.x gère-t-elle l'arrondi des valeurs exactement à mi-chemin entre les entiers ?

Comportement d'arrondi mis à jour de Python dans 3.x

La fonction round() de Python 3.x a subi un changement important dans sa stratégie d'arrondi. Auparavant, les valeurs exactement à mi-chemin entre des nombres entiers (par exemple 2,5) étaient arrondies à partir de zéro. Cependant, dans Python 3.x, ces valeurs sont désormais arrondies au résultat pair le plus proche (par exemple, round(2.5) renvoie 2).

Raisons du changement

Ce changement a été introduit dans Python 3.0 pour résoudre le problème du biais dans les calculs statistiques. Lorsque les valeurs sont arrondies à partir de zéro, un léger biais en faveur du nombre le plus élevé peut se produire sur un grand nombre de calculs. « Arrondir la moitié à pair » ou « arrondi du banquier » élimine ce biais, garantissant une représentation plus précise de la vraie moyenne.

Impact sur les scénarios de programmation courants

Alors que Le comportement d'arrondi mis à jour peut sembler contre-intuitif, il s'aligne sur la méthode d'arrondi standard utilisée dans diverses industries et applications, notamment les mathématiques, la finance et statistiques.

Autres langages de programmation

Python 3.x n'est pas le seul langage de programmation qui utilise l'arrondi du banquier. Plusieurs langages courants, tels que Java, C et Perl, utilisent également cette méthode d'arrondi.

Implications supplémentaires

Il est important de noter que ce changement peut avoir un impact sur le code existant qui repose sur le comportement d'arrondi précédent. Les développeurs devront peut-être ajuster leur code pour tenir compte de la nouvelle stratégie d'arrondi.

Conclusion

Le comportement d'arrondi mis à jour de Python 3.x introduit une méthode d'arrondi plus précise et impartiale connue comme « arrondi de moitié à pair » ou « arrondi du banquier ». Cette approche élimine les biais sur un grand nombre de calculs et s’aligne sur les normes de l’industrie, garantissant ainsi des résultats cohérents. Bien que cela puisse nécessiter quelques ajustements du code existant, cela améliore en fin de compte la fiabilité et la précision des calculs.

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