代码2: # Python program explaining# around() functionimportnumpyasnp in_array=[1,4,7,9,12]print("Input array : \n",in_array)round_off_values=np.around(in_array)print("\nRounded values : \n",round_off_values)in_array=[133,344,437,449,12]print("\nInput array : \n",in_array)...
下面是一个使用numpy.round将NumPy数组转化为int型的示例代码: importnumpyasnp# 创建一个包含float类型元素的NumPy数组arr=np.array([1.1,2.5,3.9,4.2,5.6])# 使用round方法将数组中的元素四舍五入为int型arr_int=np.round(arr).astype(int)# 打印转化后的数组print(arr_int) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
A = np.array([[1,-3,4],[-2,-4,3]])np.abs(A)---array([[1, 3, 4], [2, 4, 3]]) 26、round 将浮点值四舍五入到指定数目的小数点。 decimals:要保留的小数点的个数。 a = np.random.random(size=(3,4))a---array([[0.81695699, 0.42564822, 0.65951417, 0.2731807 ], [0.70177...
四舍五入(Round):将数组中的元素按照四舍五入的规则取整。 代码示例 下面是一个简单的示例,展示了如何使用numpy库对数组进行取整操作: importnumpyasnp# 创建一个包含浮点数的数组arr=np.array([1.1,2.5,3.9,4.2])# 向上取整ceil_arr=np.ceil(arr)print("Ceil:",ceil_arr)# 向下取整floor_arr=np.floor(...
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3])arr2 = np.array([1.111, 2.222, 3.333])# 当前数据类型 print(arr1.dtype)# 修改数据类型 arr1 = arr1.astype(np.int64)print(arr1.dtype)# 保留一位小数 arr2 = np.round(arr2, 1)print(arr2)2.3 索引与切片 NumPy 数组支持索引、...
numpy是一个开源的Python科学计算库,提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是Python生态系统中最重要的科学计算库之一,广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。 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...
Python中Numpy函数详解 NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 ...
array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([1.111, 2.222, 3.333]) # 当前数据类型 print(arr1.dtype) # 修改数据类型 arr1 = arr1.astype(np.int64) print(arr1.dtype) # 保留一位小数 arr2 = np.round(arr2, 1) print(arr2) 2.3 索引与切片 NumPy 数组支持索引、切片操作,还可以进行迭代,先看...
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...
rint / round 四舍五入函数# 4、通用二元函数 #NumPy 中通用二元函数的参数是两个数组对象,函数会对两个数组中的对应元素进行运算 # 例如:maximum函数会对两个数组中对应的元素找最大值,而power函数会对两个数组中对应的元素进行求幂操作 array3 = numpy.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]]) array4 =...