numpy 四舍五入
时间: 2023-10-30 21:09:43 浏览: 44
在numpy中,可以使用around()函数进行四舍五入计算。但是在实践过程中,可能会出现不精确的进位问题。为了解决这个问题,可以使用引用中提供的方法,将数字扩大到10**(n+1)倍(n为要保留的小数点的位数),然后在个位加上1-4之间任意一个数使得个位的数字等于对应的6-9之间的数字,然后再将数字缩小为原来的(n+1)倍。具体实现可以参考引用中提供的代码。
相关问题
numpy四舍五入保留2位小数
你可以使用NumPy的round函数来实现四舍五入并保留两位小数。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1.234, 2.345, 3.456])
# 使用round函数进行四舍五入,并保留两位小数
rounded_arr = np.round(arr, decimals=2)
print(rounded_arr)
```
这将输出:
```
[1.23 2.34 3.46]
```
注意,`decimals`参数用于指定保留的小数位数。在上面的例子中,我们将其设置为2,以保留两位小数。
jupyter数组四舍五入
在 Jupyter Notebook 中,可以使用 numpy 库中的 `numpy.round()` 函数对数组进行四舍五入操作。这个函数可以用来对数组中的每个元素进行指定位数的四舍五入。
下面是一个示例代码,演示如何在 Jupyter Notebook 中使用 numpy 进行数组四舍五入:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1.3, 2.7, 3.5, 4.1])
rounded_arr = np.round(arr)
print(rounded_arr)
```
输出结果:
```
[1. 3. 4. 4.]
```
在这个例子中,我们创建了一个包含浮点数的 numpy 数组 `arr`,然后使用 `np.round()` 函数将它们四舍五入为最接近的整数,并将结果存储在 `rounded_arr` 中。然后我们打印出 `rounded_arr` 的值。