Numpy中更好的四舍五入：NumPy.around函数的使用

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy中的around函数来进行更好的四舍五入。

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NumPy中的around函数

在Python中使用NumPy库进行数值计算时，经常需要处理四舍五入的问题。NumPy中提供了一个函数around，可以用于对数组进行四舍五入的操作。

around函数的用法如下：

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

其中，a表示要进行四舍五入的数组或标量；decimals表示保留几位小数，默认为0；out表示输出数组，如果不指定，则返回一个新的数组。

下面我们通过几个例子来演示around函数的使用方法。

保留小数位数

我们可以通过设置decimals参数来指定保留的小数位数，比如我们要将数组a中的元素保留两位小数：

import numpy as np

a = np.array([1.234, 2.567, 3.891])
b = np.around(a, decimals=2)

print(b)

运行结果为：

[1.23 2.57 3.89]

舍入到最近的整数

我们可以将decimals参数设置为0，将数组a舍入到最近的整数：

a = np.array([1.234, 2.567, 3.891])
b = np.around(a, decimals=0)

print(b)

运行结果为：

[1. 3. 4.]

舍入到最近的10、100、1000等

我们可以将decimals参数设置为负数，将数组a舍入到最近的10、100、1000等：

a = np.array([1234, 2567, 3891])
b = np.around(a, decimals=-2)

print(b)

运行结果为：

[1200 2600 3900]

舍入规则

NumPy中的around函数采用银行家舍入法，即在四舍六入五考虑时，如果舍去部分的右边第一位为5，则舍去部分需要与左边一位进行比较：

• 如果左边一位是偶数，则舍去部分向下舍入；

• 如果左边一位是奇数，则舍去部分向上舍入。

下面是一个示例：

a = np.array([2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5])
b = np.around(a)

print(b)

运行结果为：

[2. 4. 4. 6. 6.]

从结果可以看到，对于数组中的2.5和6.5，around函数将其向下舍入；对于3.5和4.5，around函数将其向上舍入。

总结

NumPy中的around函数提供了灵活的四舍五入操作，可以通过设置decimals参数来控制保留的小数位数，也可以将decimals参数设置为负数来舍入到最近的10、100、1000等。在使用around函数时，需要注意舍入规则，当需要对小数进行精确计算时可以使用此函数进行相应的处理。