前言

事情是这样的，最近在学习NumPy库的时候，并且学习到<数学函数>这节课程的时候，因为没有看视频的缘故吧！完全就是看文本教程进行学习的，所以就出现了一个问题非常的困扰，究竟是什么呢》下面我们进行一下仔细的分析，也以此记录这个问题，希望能够帮助到刚刚学习到这里的童鞋们吧！

🍾 起因

在学习数学函数这节课程的时候呢？在编辑器中进行around()函数调用的时候发现得出的结果怎么和自己预想的不一样呢？

先说一下around()函数的格式和调用方法：

函数格式： numpy.around(a,decimals) ，函数的概念就是返回指定数字的四舍五入值，其中包含两个参数，第一个参数a,就是我们要四舍五入的元素值，第二个参数decimals是要舍入的小数位数，如果不写的话，默认值是0，如果是负数的话，会四舍五入到小数点左侧的位置。

在测试这个函数的过程当中，主要问题就出现在当decimals参数是负1的时候，返回的值有些苦恼我们一起来看一下。

🍯 缘由

实例代码：

# 这里引入NumPy库
import numpy as np

# 调用around函数并将decimals参数赋值为-1
print(np.around(4.12, decimals=-1))

# 输出结果
# 0.0

咿？奇怪了，按照我们正常的逻辑的理解返回不应该是4吗？怎么到最后输出的结果是0.0呢？ 是不是很疑惑，估计有一部分人也会疑惑，大神应该知道怎么回事儿吧！

🥘 结果

最终呢，经过多番的查询和验证得出结果是因为：NumPy库在计算的时候的底层原理是先将pyhton代码编译成二进制代码，然后在调用计算方法的。

当 decimals=-1 时，表示要四舍五入到最接近的10的倍数

因此，print(np.around(4.12, decimals=-1))将4.12四舍五入到最近的10的负一次方（即0.1）的整数倍，结果为0.0。这是因为小数点左侧最接近0.1的整数是0，所以四舍五入后结果为0.0

接下来我们再写个用例进行测试一番。

🥣实例代码：

print(np.around(5.1, decimals=-1))

# 输出结果
#10.0

请看上述代码，5.1调用函数以后，返回的元素值是10.0，因为距离5.1最近的10的整数倍是10，所以值为10.0

我们再测试一个两位数的，相关代码如下：

print(np.around(17.2, decimals=-1))

# 输出结果
# 20.0

没问题！跟原理说的内容是符合的，原来并不是说函数失灵或者编译问题，而是底层的计算逻辑在作祟呀🤣🤣🤣！

刚好碰到了这个问题，记录一下，希望能够帮助也在这里卡住的你😉。