总结: 从测试结果看起来,np.round的效率会高一些,毕竟很少会循环round一百万个数据,如果数据太多,形成了array或者列表,用np.round处理列表效率反而会更高。 比较奇特的是,我使用其他电脑,测试结果表明np.round耗费的时间反而是round的好几倍,这个是为什么呢?这些函数的运行跟电脑系统息息相关吗?待解决 测试代码: i
具体步骤如下: 导入NumPy库 importnumpyasnp 1. 创建一个包含浮点数的list data=[3.14159,2.71828,1.41421,4.66920] 1. 对list中的每个元素进行四舍五入 rounded_data=[np.round(x,2)forxindata] 1. 在上面的代码中,我们使用了列表推导式来遍历list中的每个元素,并使用np.round函数来对每个元素进行四舍五入...
在Python中,使用NumPy库进行取整操作,可以通过多种函数来实现,包括numpy.floor(向下取整)、numpy.ceil(向上取整)、numpy.round(四舍五入)以及numpy.trunc(截断取整)等。 以下是这些取整函数的简要介绍和示例代码: 向下取整: 使用numpy.floor函数。 示例代码: python import numpy as np arr = np.array([3.7, ...
4. 使用取整函数处理数组中的每个元素 NumPy提供了多种取整函数,如np.floor()(向下取整)、np.ceil()(向上取整)和np.round()(四舍五入)。以下是使用np.round()函数进行取整的示例代码: rounded_array=np.round(array) 1. 这里,我们对array数组中的每个值进行了四舍五入,并将结果存储在新的变量rounded_array...
np.round(a,decimals=1)---array([[0.8, 0. , 0.6, 0.6], [0.5, 0.7, 0.7, 0.8], [0.3, 0.9, 0.5, 0.7]]) 27、clip 它可以将数组的裁剪值保持在一个范围内。 arr = np.array([0,1,-3,-4,5,6,7,2,3])arr.clip(0,5)---array([0, 1, 0, 0, 5, 5, 5, 2, 3])arr....
1. Round Multidimensional Arrays One of the strengths ofnp.round()is handling multidimensional arrays in Python: # 2D array example - sales data by quarter and region sales_data = np.array([ [1234.567, 2345.678, 3456.789], # Q1 sales for 3 regions ...
# 方法1:强制类型转换 arr=np.arange(1.1,1.5,0.1).astype(np.float32)print(list(arr))# 方法2:四舍五入(保留两位小数)(推荐)arr=np.arange(1.1,1.5,0.1).round(2)print(list(arr))# 方法3:整数缩放法 arr=np.arange(11,15,1)/10print(list(arr)) ...
foriinrange(number_round): result_list_loop.append(i*i) print(perf_counter-start) start = perf_counter result_list_com = [i*iforiinrange(number_round)] print(perf_counter-start) print(result_list_com[10]) 输出: 如上图所示,使用列表生成式能快3倍。
EN一些 Go 语言的新学习者总是会对 goroutine 栈内存占用大小感到非常好奇。这一般是由于程序员进行无限...
tang_array = np.array([1.12, 2.12, 3.12, 4.6])print(tang_array.round(decimals=1)) 4.排序 26. np.sort(value, axis=0)# 对数据进行排序操作 importnumpy as np tang_array= np.array([[1.5, 1.3, 7.5], [5.6, 7.8, 1.2]])#对每一列进行排序print(np.sort(tang_array, axis=0)) ...