你可能也喜欢numpy:

>>> import numpy as np
>>> np.ceil(2.3)
3.0

我并不是说numpy比数学更好，但如果您已经将numpy用于其他目的，则可以保持代码的一致性。

总之，这是我偶然发现的一个细节。我经常使用numpy，很惊讶没有人提到它，但当然，公认的答案是完全正确的。

这里有一种使用模和bool的方法

n = 2.3
int(n) + bool(n%1)

输出:

3

我基本上是Python的初学者，但如果你只是想四舍五入而不是向下，为什么不这样做:

round(integer) + 1

有趣的Python 2。要记住的X问题:

>>> import math
>>> math.ceil(4500/1000)
4.0
>>> math.ceil(4500/1000.0)
5.0

问题是，在python中，两个整型数的除法会产生另一个整型数，并且在ceiling调用之前被截断。您必须将一个值设置为浮点(或强制转换)以获得正确的结果。

在javascript中，完全相同的代码产生不同的结果:

console.log(Math.ceil(4500/1000));
5

使用数学。Ceil整理:

>>> import math
>>> math.ceil(5.4)
6.0

注意:输入应该是浮点数。

如果你需要一个整数，调用int来转换它:

>>> int(math.ceil(5.4))
6

顺便说一下，用数学。向下舍入和舍入到最接近的整数。

>>> math.floor(4.4), math.floor(4.5), math.floor(5.4), math.floor(5.5)
(4.0, 4.0, 5.0, 5.0)
>>> round(4.4), round(4.5), round(5.4), round(5.5)
(4.0, 5.0, 5.0, 6.0)
>>> math.ceil(4.4), math.ceil(4.5), math.ceil(5.4), math.ceil(5.5)
(5.0, 5.0, 6.0, 6.0)

语法可能不像人们喜欢的那样python化，但它是一个功能强大的库。

https://docs.python.org/2/library/decimal.html

from decimal import *
print(int(Decimal(2.3).quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_UP)))