NumPy 教程 之 NumPy 数学函数 2

简介: 本教程详细讲解了NumPy库中的数学函数应用。特别是对舍入函数`numpy.around()`进行了深入解析。此函数可实现数组中数值的四舍五入。通过调整`decimals`参数,用户可以灵活控制小数点后保留的位数,甚至对整数部分进行舍入操作。示例代码展示了不同参数设置下的舍入效果。

NumPy 教程 之 NumPy 数学函数 2

NumPy 数学函数

NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。

舍入函数

numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。

numpy.around(a,decimals)

参数说明:

a: 数组
decimals: 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

实例

import numpy as np

a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532])
print ('原数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('舍入后:')
print (np.around(a))
print (np.around(a, decimals = 1))
print (np.around(a, decimals = -1))

输出结果为:

原数组:
[ 1. 5.55 123. 0.567 25.532]

舍入后:
[ 1. 6. 123. 1. 26.]
[ 1. 5.6 123. 0.6 25.5]
[ 0. 10. 120. 0. 30.]

目录
相关文章
|
2月前
|
Python
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
NumPy库中的`np.concatenate`和`np.append`函数,它们分别用于沿指定轴拼接多个数组以及在指定轴上追加数组元素。
58 0
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
|
3月前
|
数据可视化 Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 7
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合进行数据可视化,提供Matplotlib作为MatLab开源替代方案的有效方法,以及如何利用plt()函数将数据转换成直观的直方图示例。
44 11
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 6
Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图库,能与 NumPy 协同工作,提供类似 MatLab 的开源替代方案,并支持 PyQt 和 wxPython 等图形工具包。通过 `numpy.histogram()` 函数示例,展示了如何创建数据频率分布图,该函数接受输入数组和 bin 参数,生成对应频率的直方图。示例代码及输出清晰展示了 bin 的边界与对应频率的关系。
36 11
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 4
使用 Python 的绘图库 Matplotlib,结合 NumPy,生成各种图形,作为 MatLab 的开源替代方案。您将学习到如何用 matplotlib 和 NumPy 包来创建正弦波图形,以及如何在同一图中利用 subplot() 函数组织和展示不同的子图,例如同时绘制正弦和余弦曲线。通过实际代码示例,加深对这些功能的理解。
48 12
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 3
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合,创建有效的MatLab开源替代方案。它还支持与PyQt和wxPython等图形工具包搭配使用。通过向`plot()`函数添加特定格式字符串,可以展示离散值而非线性图。提供了多种线型和标记选项,例如实线`-`、虚线`--`、点标记`.`等,以及颜色缩写如蓝色`b`、绿色`g`等。示例代码展示了如何用圆点表示数据点而非线条。
42 10
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 5
Matplotlib 是 Python 的绘图库,配合 NumPy 可作为 MatLab 的开源替代方案,并能与 PyQt 和 wxPython 等图形工具包共同使用。本教程重点讲解 `bar()` 函数用于生成条形图的方法,并通过实例展示了如何创建并显示两组数据的条形图。
40 7
|
3月前
|
算法 索引 Python
Numpy 的一些以 arg 开头的函数
Numpy 的一些以 arg 开头的函数
53 0
|
3月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 4
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 4
16 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
110 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 计算机视觉
NumPy实践宝典:Python高手教你如何轻松玩转数据处理!
【8月更文挑战第22天】NumPy是Python科学计算的核心库,专长于大型数组与矩阵运算,并提供了丰富的数学函数。首先需安装NumPy (`pip install numpy`)。之后可通过创建数组、索引与切片、执行数学与逻辑运算、变换数组形状及类型、计算统计量和进行矩阵运算等操作来实践学习。NumPy的应用范围广泛,从基础的数据处理到图像处理都能胜任,是数据科学领域的必备工具。
66 0