python数组保留三位小数输出

要对 Python 数组（列表）中的元素保留三位小数并输出，可以利用列表推导式配合 `round()` 函数来实现。`round()` 函数用于四舍五入浮点数到指定的小数位数。

以下是具体操作：

y = [0.9334890822288519, 0.7951104962059684, 0.7145541097906535, 0.6573912686067223, 0.6146651350624455]

# 使用列表推导式保留三位小数
y_rounded = [round(i, 3) for i in y]

print(y_rounded)

运行这段代码会得到结果：

[0.933, 0.795, 0.715, 0.657, 0.615]

这里的关键在于使用了 `round()` 函数将每个元素四舍五入到三位小数，并通过列表推导式将这些新的四舍五入后的数值组成一个新的列表 `y_rounded`。

相关问题

python 数组保留2位小数

要保留一个Python数组中的元素为两位小数，可以使用以下方法之一：

方法一：使用字符串格式化

arr = [3.1415926, 2.71828, 1.23456789]
result = ["%.2f" % num for num in arr]
print(result)

输出：['3.14', '2.72', '1.23']

方法二：使用round()函数

arr = [3.1415926, 2.71828, 1.23456789]
result = [round(num, 2) for num in arr]
print(result)

输出：[3.14, 2.72, 1.23]

方法三：使用decimal模块

from decimal import Decimal
arr = [3.1415926, 2.71828, 1.23456789]
result = [Decimal(num).quantize(Decimal("0.00")) for num in arr]
print(result)

输出：[Decimal('3.14'), Decimal('2.72'), Decimal('1.23')]

这些方法都可以将数组中的每个元素保留为两位小数。

python datafram生成数组时如何控制小数精确度

在 Pandas 中，可以使用 `round()` 函数来控制数据框中浮点数的小数精度。该函数需要传递一个整数参数，表示要保留的小数位数。

例如，假设有一个名为 `df` 的数据框，其中包含一个浮点数列 `col1`，要将其保留两位小数，可以使用以下代码：

df['col1'] = df['col1'].round(2)

这将使 `col1` 中的所有值都保留两位小数。如果要在创建数组时就指定小数精度，可以使用 `numpy` 库中的 `arange()` 函数。该函数接受三个参数：起始值、终止值和步长。可以通过将步长设置为需要保留的小数位数的倒数来控制小数精度。

例如，以下代码将创建一个包含 10 个值的数组，每个值都保留两位小数：

import numpy as np

arr = np.arange(0, 1, 0.01).round(2)

这将创建一个类似于 `[0.0, 0.01, 0.02, ..., 0.98, 0.99]` 的数组，其中每个值都保留两位小数。