python numpy round

`numpy.round`函数是NumPy库中的一个常用函数，它用于对数组中的元素进行四舍五入操作。这个函数接受一个数组作为输入，并可以按照指定的小数位数（默认是0，即整数舍入）对其进行四舍五入处理。

基本语法如下：

import numpy as np
rounded_array = np.round(array, decimals=number_of_places)

其中：
- `array`是你想要进行四舍五入操作的NumPy数组。
- `decimals`是一个可选参数，表示保留小数点后的位数，默认值是0，如果设置为正值，则向上取整到最接近的倍数；如果设置为负值，则向下取整。

举个例子：

arr = np.array([3.14159, 2.71828])
rounded_arr = np.round(arr, decimals=2)
print(rounded_arr)  # 输出：[3.14 2.72]

相关问题

python numpy array数组

Python中的NumPy库是用于科学计算的重要工具，其中包含了处理多维数组的功能。可以使用NumPy库创建和操作数组，例如通过np.array()函数传入可迭代对象来创建数组。可以使用该函数传入一个列表或元组等作为参数，如np.array([0, 1, 2, 3, 4])可以创建一个包含这些元素的一维数组，而np.array([[11, 12, 13],[21, 22, 23]])则可以创建一个2*3的二维数组。还可以通过指定数据类型，例如np.array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=float)可以创建一个包含浮点数的数组。

此外，NumPy还提供了许多数学函数来操作数组。例如，可以使用np.sin()函数对一维数组中的所有元素进行求正弦值，使用np.cos()函数求二维数组中的所有元素的余弦值。可以使用np.round()函数进行四舍五入，np.ceil()函数向上取整，等等。

总之，Python中的NumPy库提供了丰富的功能来创建、操作和处理数组，使得在科学计算和数据分析中更加方便和高效。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python中找出numpy array数组的最值及其索引方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38640830/12869491)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python数据分析之numpy数组全解析](https://blog.csdn.net/weixin_30851409/article/details/101717473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【Python】numpy——数组array](https://blog.csdn.net/fftx_00/article/details/122265623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

python numpy 创建随机整数向量

在Python中，可以使用NumPy库创建随机整数向量。NumPy提供了一个`numpy.random`模块，其中包含了各种生成随机数的功能。下面是一些常见的例子：

1. 如果你想生成指定范围内的均匀随机整数，可以使用`numpy.random.randint`函数。例如，创建一个长度为10、范围从0到9的整数向量：

import numpy as np

random_ints = np.random.randint(0, 10, size=10)
print(random_ints)

这里，`size`参数指定了向量的长度。

2. 对于更复杂的分布，如正态分布或泊松分布，你可以使用`numpy.random.randn`（对于标准正态分布）或`numpy.random.poisson`（对于泊松分布），然后对结果取整得到整数：

normal_distribution = np.round(np.random.randn(10))
poisson_distribution = np.random.poisson(lam=5, size=10).astype(int)