ndarray数据结果保留两位小数

你可以使用 NumPy 的 around 函数来保留 ndarray 数据的小数位数。例如，要将 ndarray 中的所有元素保留两位小数，你可以这样写：

import numpy as np

# 假设 x 是一个 ndarray
x = np.array([1.234567, 2.345678, 3.456789])

# 保留两位小数
x = np.around(x, decimals=2)

print(x)  # 输出 [1.23 2.35 3.46]

注意，around 函数会使用四舍五入的方式来保留小数位数。如果你想使用其他的方式来保留小数位数，你可以使用 NumPy 的 fix 函数或者 floor 函数。

相关问题

python将numpy.ndarray写成float类型数据写入c文件

可以使用numpy.savetxt()方法将numpy数组写入文本文件，然后在C代码中读取该文件并将数据转换为float类型。

具体步骤如下：

1. 使用numpy.savetxt()方法将numpy数组写入文本文件，例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
np.savetxt('data.txt', arr, delimiter=',', fmt='%.2f')

这将把数组`arr`写入名为`data.txt`的文件中，每个元素之间用逗号分隔，保留两位小数。

2. 在C代码中打开该文件并读取其中的数据。

#include <stdio.h>

int main() {
    FILE *fp;
    char buff[255];
    float data[2][3];
    int i, j;

    fp = fopen("data.txt", "r");
    for (i = 0; i < 2; i++) {
        fgets(buff, 255, fp);
        sscanf(buff, "%f,%f,%f", &data[i][0], &data[i][1], &data[i][2]);
    }
    fclose(fp);

    // 打印读取的数据
    for (i = 0; i < 2; i++) {
        for (j = 0; j < 3; j++) {
            printf("%f ", data[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

这将打印出读取的数据。注意，这里使用了`sscanf()`方法将字符串转换为float类型。

注意，这种方法仅适用于小数据集，因为将所有数据写入文本文件并在C代码中读取可能会非常慢。如果你需要处理大量数据，请考虑使用更高效的方法，如二进制文件格式。

"大润发","沃尔玛","联华","农工商"四个超市都卖苹果、香蕉、桔子、猕猴桃和芒果5种水果。使用NumPy的ndarray实现以下功能。 # 1) 创建一维数组market存储超市名, 一维数组fruit存储水果名 import numpy as np market = np.array(["大润发", "沃尔玛", "联华", "农工商"]) fruit = np.array(["苹果", "香蕉", "桔子", "猕猴桃", "芒果"]) # 注：下面练习中price对应的各超市和水果的序号以 market 和 fruit中的序号为准 # 2) 创建1个4×5的二维数组price存储不同超市的水果价格，价格是[4,10]范围内的随机整数 np.random.seed(7) # 待补充 ​ # 测试 assert price.shape==(4,5) and ((price>=4) & (price<=10)).all() and price.sum()==136 # 3) 将“大润发”的苹果和“联华”的香蕉的价格各增加1元(即直接修改price中的对应数据) ​ # 测试: 注意所有修改和测试需顺序执行且修改只能执行一次。如执行多次，将导致数据被修改多次，测试无法通过 assert price.sum()==138 # 4) 将"农工商"所有水果的价格都减少2元 ​ # 测试 assert price.sum()==128 # 5) 统计四个超市中苹果和芒果的销售均价, 保留2位小数。存在 apple 和 mango变量中 ​ # 测试 assert apple==8.25 and mango==6.75 # 6) 找出桔子价格最贵的超市名称（不是序号,是超市名），存在 names列表中。本例有两个超市的桔子价格正好都最贵 ​

# 2) 创建1个4×5的二维数组price存储不同超市的水果价格，价格是[4,10]范围内的随机整数
np.random.seed(7)
price = np.random.randint(4, 11, size=(4, 5))

# 3) 将“大润发”的苹果和“联华”的香蕉的价格各增加1元(即直接修改price中的对应数据)
price[0, 0] += 1
price[2, 1] += 1

# 4) 将"农工商"所有水果的价格都减少2元
price[3] -= 2

# 5) 统计四个超市中苹果和芒果的销售均价, 保留2位小数。存在 apple 和 mango变量中
apple_price = price[:, 0].mean()
mango_price = price[:, 4].mean()
apple = round(apple_price, 2)
mango = round(mango_price, 2)

# 6) 找出桔子价格最贵的超市名称（不是序号,是超市名），存在 names列表中。本例有两个超市的桔子价格正好都最贵
max_price = np.max(price[:, 2])
names = list(market[np.where(price[:, 2] == max_price)])