python中的np.round()函数示例详解

普宁人

np.round()是NumPy库中的一个函数，用于对数组或单个数值进行四舍五入。该函数返回一个与输入类型相同的数组或数值，并可以通过可选的参数来指定保留的小数位数。

1、np.round()函数的语法

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

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• 参数说明
  1. a

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  ：待进行四舍五入操作的数组或单个数值。
  
• 1. decimals

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  ：可选参数，指定保留的小数位数，默认为0。
  
• 1. out

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  ：可选参数，无需手动指定。 返回值 返回与输入类型相同的数组或数值。
  

2. np.round()函数的示例


2.1 对单个数值进行四舍五入

1. import numpy as np
   
2. # 对数值进行四舍五入
   
3. number = 3.14159
   
4. rounded_number = np.round(number)
   
5. print(rounded_number)  # 输出: 3.0

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在上述示例中，我们首先导入了

1. <a target="_blank" href="https://geek-docs.com/numpy/numpy-top-tutorials/1000100_numpy_index.html" rel="external nofollow" title="numpy">numpy</a>

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库，并定义了一个名为

1. number

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的变量，其值为3.14159。然后，我们使用

1. np.round()

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函数对

1. number

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进行四舍五入操作，并将结果赋值给

1. rounded_number

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变量。最后，我们使用

1. print()

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函数输出

1. rounded_number

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的值，结果为3.0。

2.2 对数组进行四舍五入

1. import numpy as np
   
2. # 对数组进行四舍五入
   
3. arr = np.array([1.1, 2.6, 3.3, 4.8, 5.5])
   
4. rounded_arr = np.round(arr)
   
5. print(rounded_arr)  # 输出: [1. 3. 3. 5. 6.]

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在上述示例中，我们定义了一个名为

1. arr

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的数组，其包含了几个浮点数元素。然后，我们使用

1. np.round()

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函数对

1. arr

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进行四舍五入操作，并将结果赋值给

1. rounded_arr

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变量。最后，我们使用

1. print()

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函数输出

1. rounded_arr

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的值，结果为

1. [1. 3. 3. 5. 6.]

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。

2.3 指定保留的小数位数

1. import numpy as np
   
2. # 指定保留2位小数
   
3. arr = np.array([1.123, 2.456, 3.789])
   
4. rounded_arr = np.round(arr, decimals=2)
   
5. print(rounded_arr)  # 输出: [1.12 2.46 3.79]

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在上述示例中，我们使用

1. np.round()

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函数对数组

1. arr

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进行四舍五入操作，并通过

1. decimals

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参数指定保留两位小数。最后，我们使用

1. print()

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函数输出

1. rounded_arr

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的值，结果为

1. [1.12 2.46 3.79]

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。

2.4 将结果赋值给指定的输出数组

1. import numpy as np
   
2. # 将结果赋值给指定的输出数组
   
3. arr = np.array([1.1, 2.6, 3.3, 4.8, 5.5])
   
4. out_arr = np.zeros_like(arr)
   
5. np.round(arr, out=out_arr)
   
6. print(out_arr)  # 输出: [1. 3. 3. 5. 6.]

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在上述示例中，我们首先创建了一个与

1. arr

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具有相同形状的全零数组

1. out_arr

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。然后，我们使用

1. np.round()

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函数对

1. arr

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进行四舍五入操作，并将结果赋值给

1. out_arr

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数组。最后，我们使用

1. print()

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函数输出

1. out_arr

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的值，结果与之前的示例相同。
到此这篇关于python的np.round()函数的文章就介绍到这了,更多相关python np.round()函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

来源:https://www.jb51.net/python/3224016at.htm
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