np.round()功能

np.round()是NumPy库中的一个函数，用于对数组中的元素进行四舍五入操作。可以将小数点后几位数向上或向下进行调整。

函数语法为：

np.round(a, decimals=0, out=None)

参数说明：

- a：要进行四舍五入的数组。
- decimals：保留的小数位数。默认值为0。
- out：输出结果的数组。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1.2345, 2.3456, 3.4567])
b = np.round(a, decimals=2)
print(b)  # [1.23 2.35 3.46]

在上面的示例中，我们先创建一个包含小数的一维数组，然后使用np.round()函数将其保留小数点后两位进行四舍五入的操作，最终输出结果为一个新的数组。

相关问题

np.round函数

np.round函数是numpy库中的一个函数，用于对数组中的元素进行四舍五入取整。它可以对数组中的每个元素进行指定小数位数的四舍五入，并返回一个新的数组。与其他取整函数相比，np.round函数的特点是在遇到5时，会按照四舍六入五留双的原则进行取舍。

在引用中，给出了几个与取整相关的numpy函数，包括np.round()、np.around()、np.floor()和np.ceil()。这些函数的区别在于取整的方式和结果。np.round()函数执行的是四舍六入五留双的取舍规则，而np.around()函数与np.round()函数的功能基本相同。np.floor()函数向下取整，np.ceil()函数向上取整。

在引用中的代码示例中，使用了np.round()函数对数组中的元素进行四舍五入。通过指定小数位数为3，将数组中的元素取到小数点后三位。

在引用中的代码示例中，使用了np.round()函数和round()函数对数组的元素进行四舍五入。两者的结果相同，只是调用的函数不同。

综上所述，np.round()函数是numpy库中的一个函数，用于对数组的元素进行四舍五入取整，并支持指定小数位数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python-Numpy函数：np.round(),np.around(),np.floor(),np.ceil()](https://blog.csdn.net/lss1990lss/article/details/119705204)[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: 50%"]
- *2* *3* [Python round()函数的严谨用法](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/122091029)[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: 50%"]
[ .reference_list ]

分析代码def motion_compensate(img, Mvx, Mvy, pel): m, n = np.shape(img)[0], np.shape(img)[1] #读取行数、列数 img = resize(img, (np.int32(m/pel), np.int32(n/pel)), mode = 'reflect' ) Blocksize = np.floor(np.shape(img)[0]/np.shape(Mvx)[0]) m, n = np.shape(img)[0], np.shape(img)[1] M, N = np.int32(np.ceil(m/Blocksize)*Blocksize), np.int32(np.ceil(n/Blocksize)*Blocksize) f = img[0:M, 0:N] Mvxmap = resize(Mvy, (N,M)) Mvymap = resize(Mvx, (N,M)) xgrid, ygrid = np.meshgrid(np.arange(0,N-0.99), np.arange(0,M-0.99)) X = np.clip(xgrid+np.round(Mvxmap/pel),0,N-1) Y = np.clip(ygrid+np.round(Mvymap/pel),0,M-1) idx = np.int32(Y.flatten()*N + X.flatten()) f_vec = f.flatten() g = np.reshape(f_vec[idx],[N,M]) g = resize(g, (np.shape(g)[0]*pel,np.shape(g)[1]*pel)) return g

这段代码实现了运动补偿的功能，下面是对代码的详细解析：

1. 首先获取图像的行数和列数。

2. 通过resize函数对图像进行下采样，以减少计算量，pel为下采样的倍数。

3. 根据运动矢量的大小计算出块的大小，即Blocksize。

4. 将下采样后的图像f扩展到M*N的大小。

5. 将运动矢量Mvx和Mvy分别通过resize函数扩展到M*N的大小，得到Mvxmap和Mvymap。

6. 使用np.meshgrid函数创建网格，得到xgrid和ygrid。

7. 根据运动矢量的大小，计算出在当前帧中块的新位置，并使用np.clip函数将其限制在图像范围内，得到X和Y。

8. 将X和Y展平，并计算出在展平后的向量中的索引值idx。

9. 将f展平为f_vec，并使用idx将其重新排列为M*N的矩阵g。

10. 对g进行上采样，并返回结果g。

这段代码的作用是对输入的图像进行运动补偿处理，通过运动矢量Mvx和Mvy计算出图像中块的新位置，从而得到补偿后的图像。其中，运动矢量的大小决定了块的大小，而下采样和上采样则用于减少计算量和消除补偿后的锯齿状伪影。