import numpy as np 使用列表 numbers = [i * 0.1 for i in range(1000000)] rounded_numbers = [round(n, 2) for n in numbers] 使用NumPy数组 numbers_np = np.array(numbers) rounded_numbers_np = np.round(numbers_np, 2) 在这个例子中,我们通过使用NumPy数组,提高了round函数的性能。 六、ROUN...
**代码 #1 : ** # Python program explaining# around() functionimportnumpyasnp in_array=[.5,1.5,2.5,3.5,4.5,10.1]print("Input array : \n",in_array)round_off_values=np.around(in_array)print("\nRounded values : \n",round_off_values)in_array=[.53,1.54,.71]print("\nInput array :...
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) predictions = model.predict(X) rounded_predictions = [round(pred, 2) for p...
importnumpyasnp# Define an arrayarray=np.array([1.49,2.51,3.67])# Create an output arrayoutput_array=np.empty_like(array)# Round and store the result in the output arraynp.round(array,decimals=0,out=output_array)# Print the resultprint("Rounded array using out parameter:",output_array) ...
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...
In thisNumPy tutorial, I will explain what thenp.round() function in Pythonis, discussing its syntax, parameters, return value, and some illustrative examples. To round elements in a NumPy array to a specified number of decimal places, the np.round() function in Python is used. It efficien...
问numpy与python:对round函数进行补丁EN描述round() 方法返回浮点数x的四舍五入值。---语法以下是 round() 方法的语法:round( x [, n] )---参数x -- 数值表达式。n -- 数值表达式，表示从小数点位数。---返回值返回浮点数x的四舍五入值。---实例以下展示了使用 round() 方法的实例：实例#!/usr/...
import numpy as np matrix = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) #方法一: print([[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]) #方法二: transposed = [] for i in range(4): transposed.append([row[i] for row in matrix]) ...
但是 numpy 定义了一个 np.round 函数,而一个numpy数组有一个 .round 方法。 In [942]: np.array([1.23,3,34.34]).round() Out[942]: array([ 1., 3., 34.]) In [943]: np.round(np.array([1.23,3,34.34])) Out[943]: array([ 1., 3., 34.]) help(np.around) 提供了 numpy ...
rounded_numbers = [round(num, 1) for num in numbers] 使用numpy import numpy as np numbers = np.array([1.2, 2.7, 3.5, 4.4]) rounded_numbers = np.round(numbers, 1) 问题2:我可以使用round()函数来四舍五入字符串吗? 答:不可以。round()函数只能用于数字,如果你想四舍五入一个字符串,你需...