【NumPy】 之常见运算四舍五入、取整、条件选取(np.around、np.floor、np.ceil、np.where)

本文主要是介绍【NumPy】 之常见运算四舍五入、取整、条件选取(np.around、np.floor、np.ceil、np.where),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

____tz_zs

 

之前把 numpy 资料写在了同一篇博客里,发现非常难以查阅,于是按功能切分开来。

https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/73929778

https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/80773612

https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/80775256

 

(1) np.around 四舍五入

np.around 返回四舍五入后的值,可指定精度。

around(a, decimals=0, out=None)

a 输入数组

decimals 要舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置

·

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
"""
import numpy as npn = np.array([-0.746, 4.6, 9.4, 7.447, 10.455, 11.555])around1 = np.around(n)
print(around1)  # [ -1.   5.   9.   7.  10.  12.]around2 = np.around(n, decimals=1)
print(around2)  # [ -0.7   4.6   9.4   7.4  10.5  11.6]around3 = np.around(n, decimals=-1)
print(around3)  # [ -0.   0.  10.  10.  10.  10.]

·

 

(2) np.floor 向下取整

np.floor 返回不大于输入参数的最大整数。 即对于输入值 x ,将返回最大的整数 i ,使得 i <= x。 注意在Python中,向下取整总是从 0 舍入。

·

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
"""
import numpy as npn = np.array([-1.7, -2.5, -0.2, 0.6, 1.2, 2.7, 11])floor = np.floor(n)
print(floor)  # [ -2.  -3.  -1.   0.   1.   2.  11.]

·

 

(3) np.ceil 向上取整

np.ceil 函数返回输入值的上限,即对于输入 x ,返回最小的整数 i ,使得 i> = x。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
"""
import numpy as npn = np.array([-1.7, -2.5, -0.2, 0.6, 1.2, 2.7, 11])ceil = np.ceil(n)
print(ceil)  # [ -1.  -2.  -0.   1.   2.   3.  11.]

·

 

(4) np.where 条件选取

numpy.where(condition[, x, y])

根据条件 condition 从 x 和 y 中选择元素,当 condition 为 True 时,选 x,否则选 y。

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html

.

import numpy as npdata = np.random.random([2, 3])
print data
'''
[[ 0.93122679  0.82384876  0.28730977][ 0.43006042  0.73168913  0.02775572]]
'''result = np.where(data > 0.5, data, 0)
print result
'''
[[ 0.93122679  0.82384876  0.        ][ 0.          0.73168913  0.        ]]
'''

.

 

这篇关于【NumPy】 之常见运算四舍五入、取整、条件选取(np.around、np.floor、np.ceil、np.where)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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