python批量把数组里的数保留两位小数

可以使用 Python 中的 round() 函数将数组中的数保留两位小数。以下是一个例子：

# 定义一个包含数值的数组
arr = [3.1415926, 2.71828, 1.23456789]

# 使用 round() 函数将每个数保留两位小数
arr = [round(num, 2) for num in arr]

# 打印结果
print(arr)

输出结果为：

[3.14, 2.72, 1.23]

在上面的例子中，我们首先定义了一个包含三个数值的数组 arr。然后使用 round() 函数将每个数保留两位小数，并将结果存储回原数组 arr 中。最后，将整个数组打印出来以验证结果。

相关问题

python裁剪数组不同位数

### Python 中裁剪数组至不同位数的方法

在处理数值数据时，有时需要控制浮点数的有效位数来满足特定需求。NumPy 提供了几种方法可以实现这一目标。

#### 使用 `np.around` 函数
此函数允许指定要舍入的小数位数。对于一维或多维数组同样适用：

import numpy as np

data = np.array([1.23456789, 2.34567890, 3.45678901])
rounded_data = np.around(data, decimals=2)

print(rounded_data)

上述代码会将每个元素四舍五入到两位小数[^2]。

#### 使用 `np.set_printoptions` 设置全局精度
当希望整个程序运行期间都保持一致的显示精度时，可以通过设置打印选项来达到目的:

np.set_printoptions(precision=3)
formatted_array = data * 100 / 100  # 这里乘除是为了触发重新计算并应用新的格式化规则
print(formatted_array)

这种方法不会改变原始数据的实际存储形式，仅影响输出展示效果。

#### 自定义函数进行批量处理
如果项目中有多个地方需要用到相同规格的数据截断逻辑，建议封装成独立的功能以便重复利用：

def clip_to_precision(array, decimal_places):
    factor = 10 ** decimal_places
    return np.trunc(array * factor) / factor

clipped_result = clip_to_precision(np.random.rand(5), 4)
print(clipped_result)

这段代码实现了自定义保留指定位数功能，并应用于随机生成的一组测试数据上。