在Python中,round函数用于对浮点数进行四舍五入。然而,由于浮点数的精度问题,round函数在某些情况下可能会产生不准确的结果。为了解决这个问题,numpy提供了一个名为np.round的函数,用于对数组进行四舍五入操作。 np.round函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 numpy.round(arr, decimals=0, out=None)
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: import ra...
np.ceil()函数将数组中的每个值舍入到大于或等于原始值的最接近整数: print(np.ceil(data)) 输出:[[1]。一。2。2.][-0。-一。-0个。-0.][1.请回答。一。2。-0.]] 若要将每个值向下舍入到最接近的整数,请使用np.floor(): 打印(np.floor(data)) 输出:[[0]。0个。一。1.][-1。-2。-...
In[1]:round(4.5)Out[1]:4 In[2]:importnumpyasnp In[3]:np.round(4.5)Out[3]:4.0 如果再看一个例子,四舍五入保留小数点后1位,发现它又是进位的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[1]:round(4.15,1)Out[1]:4.2 round背后 Python的round使用奇进偶舍方法。 奇进偶舍,是...
# 利用round函数保留小数位数data = [3.1415926, 2.7182818, 1.4142135]result1 = [round(x, 2) for x in data]print(result1)# 利用格式化字符串保留小数位数result2 = [format(x, '.2f') for x in data]print(result2)# 利用numpy库保留小数位数import numpy as npresult3 = np.around(data, ...
ROUND函数:ROUND(number, num_digits),将数字四舍五入到指定的位数 第一个参数是数值,第二个是小数位数,表示保留小数的位置,四舍五入之后,后面的位数将被丢弃 例:对数值3.1415926 进行函数操作: 四舍五入取两位:=ROUND(A2,2) 我们把B2单元格复制到C2,保存为数值格式,可以看到这个数值只有小数两位,即后面的位...
1 打开【spyder】编译器，用help查询round函数的用法：print(help(round))返回的结果是：返回数字指定的精度。2 我们用numpy模块，加载圆周率a=np.pi，并打印这个数字a。import numpy as npa=np.piprint(a)3 试验发现，b=round(a)是保持数字a的整数部分，相当于int(a)。4 b=round(a,1)，保持小数点后一位...
np.round(a, decimals=0, out=None) Where: ais the input array decimalsis the number of decimal places to round to (default is 0) outis an optional output array where the results can be stored This function rounds elements of an array to thenearest valuewith the given number of decimal...
np.linspace(10,100,10)---array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.]) 3、Arange 在给定的间隔内返回具有一定步长的整数。 numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None) step:数值步长。 np.arange(5,10...
1、前4个常见方法(round函数、字符串格式化、decimal模块、numpy.around函数)均会“舍入”处理,不满足要求“截断”目的。 2、round函数、np.around,不仅会“舍入”操作,还会舍弃结果的末尾0。 举例如下: In [156]: round(3.103, 2) Out[156]: 3.1 ...