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：

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。

相关问题

np.mean保留一位小数

可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.array([1.234, 2.345, 3.456])

mean = round(np.mean(arr), 1)

print(mean)

输出结果为：

2.3

其中，`round()` 函数用于将小数保留一位。

np.array如何保留小数

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：

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。