np.array如何保留小数
时间: 2024-09-02 16:03:31 浏览: 73
在使用`numpy`库创建数组时,如果你希望保留小数,需要确保你在创建数组时使用的小数数据类型是支持小数的类型。比如使用`numpy.float32`或`numpy.float64`这样的浮点类型,而不是整数类型。下面是具体的步骤和示例:
1. 导入`numpy`模块。
2. 创建数组时,直接将小数(浮点数)作为数据传递给`np.array()`函数。
3. `np.array()`会根据提供的数据类型自动推断出数组的数据类型。
例如:
```python
import numpy as np
# 使用小数创建数组
data = np.array([1.2, 3.4, 5.6])
# 打印数组,查看结果
print(data)
```
输出将会是:
```
[1.2 3.4 5.6]
```
这样就创建了一个保留小数的`numpy`数组。
相关问题
np.array怎么保留2位小数
你可以使用 numpy.round() 函数对 numpy 数组的每个元素进行四舍五入到指定的小数位数,例如保留2位小数:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1.23456789, 2.34567891, 3.45678912])
arr_rounded = np.round(arr, 2)
print(arr_rounded)
# 输出:[1.23 2.35 3.46]
```
在这个例子中,我们首先创建了一个包含三个浮点数的 numpy 数组,然后使用 np.round() 函数对数组中的每个元素四舍五入到小数点后2位。最后,我们打印出四舍五入后的 numpy 数组。
np.array会忽略小数吗
不会。numpy中的ndarray可以包含小数。例如:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3.5, 4])
print(a)
```
输出结果:
```
[1. 2. 3.5 4. ]
```
可以看到,数组中包含小数3.5。如果需要设置小数位数,可以使用numpy中的set_printoptions函数,例如:
```
np.set_printoptions(precision=2)
```
这将设置小数点后只保留两位小数。