如何圆化numpy数组？

Question

我有一个numpy数组，如下所示：

data = [  1.60130719e-01,   9.93827160e-01,   3.63108206e-04]
np.around(data,2) # doesn't work any alternatives ?

上面的值我想取2个小数点。

我看到了np.around，它只为单个值工作，而不是整个数组。

在numpy中是否有一些简单的工作，或者我需要使用np.around编写自己的函数？

更新- 数组不是np Array，在像np.Array一样导入后，它正在工作。

Answer 1

如果你想输出

array([1.6e-01, 9.9e-01, 3.6e-04])

问题并不是缺少NumPy的特性，而是这种舍入不是一种标准的做法。您可以创建自己的舍入函数，实现如下目的：

def my_round(value, N):
    exponent = np.ceil(np.log10(value))
    return 10**exponent*np.round(value*10**(-exponent), N)

对于处理0和负值的一般解决方案，您可以执行以下操作：

def my_round(value, N):
    value = np.asarray(value).copy()
    zero_mask = (value == 0)
    value[zero_mask] = 1.0
    sign_mask = (value < 0)
    value[sign_mask] *= -1
    exponent = np.ceil(np.log10(value))
    result = 10**exponent*np.round(value*10**(-exponent), N)
    result[sign_mask] *= -1
    result[zero_mask] = 0.0
    return result

Answer 2

你可以用任何一个

np.round(data, 2)

或者

np.around(data, 2)

因为它们是等价的。

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^{} documentation指向documentation for ^{}：

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

Evenly round to the given number of decimals.

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您认为上述方法不起作用的原因是您导入numpy的方式。在您的第一个示例中，您仅用array(...)定义arrays。但是，然后尝试使用np.round(...)！

必须坚持使用*将所有方法导入到全局命名空间中，或者最好使用文档标准，通过导入为np：

from numpy import *  #bad
import numpy as np   #good

如果您尝试在不同的代码中使用np.some_func(...)和只使用some_func(...)之间进行交换，将会造成很多混乱。导入为np是一种方法。

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参考文献：

• import as：https://www.python.org/dev/peps/pep-0221/
• 通配符导入：https://docs.quantifiedcode.com/python-anti-patterns/maintainability/from_module_import_all_used.html