np. around

`np.around()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于将给定数值精确到指定的小数位数或舍入到最接近的整数。这个函数全称叫做 `numpy.around()`，它接受两个参数：

1. `values`: 需要进行四舍五入操作的数组或标量值。
2. `decimals` (可选): 表示要保留的小数位数，默认为0，即对数值进行整数化处理。

函数会根据提供的小数位数返回一个新的数组，原数组中的每个元素都按照指定的方式进行了舍入。例如，如果你有一个数组 `[1.7, 2.3, 3.9]`，调用 `np.around(arr, decimals=1)` 将会得到 `[1.7, 2.3, 4.0]`（因为2.3和3.9分别四舍五入到了1.0的倍数）。

相关问题

import numpy as np n = int(input('请输入观测值个数：')) t = int(input('请输入待定点个数：')) h = np.mat([[5.654, 3.528, 10.273, 7.025, 2.727]]) Ha = np.mat([235.436]) l2 = int(-1000 * (h[0, 2] - h[0, 1] - h[0, 0])) l4 = int(-1000 * (h[0, 2] - h[0, 3] - h[0, 4])) B = np.mat([[1, 0, 0], [-1, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, -1], [0, 0, 1]]) l = np.mat([[0, l2, 0, l4, 0]]) print('L\n',l) print('B\n',B) s = np.mat([[3.8, 2.5, 3.0, 4.0, 2.7]]) s1 = 10 / s[0, 0] s2 = 10 / s[0, 1] s3 = 10 / s[0, 2] s4 = 10 / s[0, 3] s5 = 10 / s[0, 4] P = np.diagflat(np.mat([[s1, s2, s3, s4, s5]])) print('权\n',P) N = (B.T) * P * B print('求得N值为：', np.around(N, decimals=4)) W = (B.T) * P * (l.T) print('求得W值为：', np.around(W, decimals=4)) x = np.linalg.inv(N) * W print('求得x值为(mm)：', np.around(x, decimals=2)) print('求得V值为(mm)：', np.around(V, decimals=4)) x1 = x[0] / 1000 x2 = x[1] / 1000 x3 = x[2] / 1000 a = np.array(h).reshape(-1, 1) h1 = a[0] h3 = a[2] h5 = a[4] X1 = x1 + h1 + Ha X2 = x2 + h3 + Ha X3 = x3 + h5 + Ha print('求得参数平差值X1值为：', np.around(X1, decimals=3)) print('求得参数平差值X2值为：', np.around(X2, decimals=3)) print('求得参数平差值X3值为：', np.around(X3, decimals=3)) H = a + V / 1000 print('求得观测值的平差值H值为：\n', np.around(H, decimals=4))

这段代码实现了一个高程间接平差的程序，具体来说，它实现了以下几个步骤：

1. 输入观测值个数n和待定点个数t。

2. 定义高程观测值h和高程改正数Ha。

3. 计算l2和l4。

4. 定义B矩阵。

5. 计算l向量。

6. 定义s向量，并根据s向量计算权阵P。

7. 根据B矩阵和P，计算N矩阵。

8. 计算W向量。

9. 根据N矩阵和W向量，计算x向量，即求解高程改正数的增量。

10. 计算V向量，即残差向量。

11. 计算参数平差值X1、X2、X3。

12. 计算观测值的平差值H。

需要注意的是，这段代码中的一些变量名和计算方法可能需要根据具体的问题进行调整。同时，代码中的注释比较少，可读性比较差，需要根据具体的需求进行理解和修改。

np.around(np.corrcoef(c.T),decimals=1),参数decimals什么意思

参数 `decimals` 是用于指定舍入到的小数位数的参数。在 `np.around()` 函数中，它用于控制要保留的小数位数。默认情况下，`decimals` 的值为 0，表示将结果四舍五入到整数。如果将 `decimals` 设置为正数，它将指定要保留的小数位数。如果将 `decimals` 设置为负数，它将四舍五入到最接近的 10 的负 `decimals` 次幂的倍数。例如，`decimals=-1` 将结果四舍五入到最接近的十位。