TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

这个错误提示是因为在 Python 中，只有数字类型才可以调用 `round()` 函数，而 `numpy.ndarray` 类型并没有定义 `__round__` 方法。

要解决这个问题，可以使用 `numpy` 库中的 `around()` 函数来对数组进行四舍五入。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1.234, 2.345, 3.456])
rounded_arr = np.around(arr, decimals=2)

这里的 `decimals` 参数表示要保留的小数位数，可以根据自己的需求进行调整。

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typeerror: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

这个错误是因为numpy.ndarray类型没有定义__round__方法。在Python中，__round__方法用于将数字四舍五入到指定的小数位数。如果你尝试对一个numpy数组使用round()函数，就会出现这个错误。要解决这个问题，你可以使用numpy.round()函数来对数组进行四舍五入操作。例如：

import numpy as np

a = np.array([1.234, 2.345, 3.456])
b = np.round(a, 2)

print(b)

输出结果为：

[1.23 2.35 3.46]

这样就可以对numpy数组进行四舍五入操作了。

提供了，但是报错 TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

这个错误通常是因为 numpy 数组的数据类型与要使用 round 函数的数据类型不匹配。可以尝试将 numpy 数组转换成 Python 自带的数据类型再使用 round 函数。

例如，如果要对一个 numpy 数组进行四舍五入操作，可以使用 numpy 的 around 函数：

import numpy as np

arr = np.array([1.234, 2.345, 3.456])
arr_rounded = np.around(arr, decimals=2)
print(arr_rounded)

输出：

[1.23 2.35 3.46]

在这个例子中，我们使用了 numpy 的 around 函数对数组 arr 进行了四舍五入操作，保留了两位小数。如果需要返回 Python 自带的数据类型，可以使用 numpy 数组的 astype 方法进行转换：

arr_rounded_python = arr_rounded.astype(float)

这样就可以避免上述报错了。