<class 'numpy.ndarray'> 如何保留5位小数

你可以使用 numpy.set_printoptions() 方法来设置 NumPy 数组的打印选项，以保留指定位数的小数。例如，以下代码将保留一个 NumPy 数组中的每个元素的5位小数：

import numpy as np

arr = np.array([1.23456789, 2.3456789, 3.456789])
np.set_printoptions(precision=5)
print(arr)

输出：

[1.23457 2.34568 3.45679]

可以看到，每个元素都被保留了5位小数。你可以调整 `precision` 参数的值来控制保留的小数位数。

相关问题

<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>转换为<class 'numpy.ndarray'>

可以使用NumPy和PIL库中的函数将一个JPEG图像文件转换为NumPy数组。下面是一个示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像文件
img = Image.open('image.jpg')

# 转换为NumPy数组
arr = np.array(img)

# 检查数组的形状
print(arr.shape)

此代码将打开名为'image.jpg'的JPEG图像文件，并将其转换为NumPy数组。可以使用`arr.shape`检查数组的形状。

将数据<class 'torch.Tensor'> 转化成<class 'numpy.ndarray'>

可以使用PyTorch中的`numpy()`函数将`torch.Tensor`类型的数据转换成`numpy.ndarray`类型的数据。以下是一个示例代码：

import torch
import numpy as np

# 创建一个torch.Tensor类型的数据
data_tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将torch.Tensor类型的数据转换成numpy.ndarray类型的数据
data_numpy = data_tensor.numpy()

# 打印numpy.ndarray类型的数据
print(data_numpy)

输出结果为：

[[1. 2.]
 [3. 4.]]

注意：使用`numpy()`函数将数据转换成numpy.ndarray类型时需要保证数据类型一致，否则可能会出现意外的结果。