Python NumPy中的numpy.around()

NumPy是一个强大的Python库，用于处理任意维度的数组，并提供了各种数学操作和函数。其中，numpy.around()是一个用于四舍五入任意数组的函数。

1. 什么是numpy.around()？

numpy.around()函数可以四舍五入数组中任意元素的值。它采用以下语法：

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

参数中，a是需要处理的数组。decimals表示需要保留的小数位数，默认为0。out参数用于将结果写入给定的输出数组。

2. numpy.around()的例子

下面是几个numpy.around()函数的例子：

例1：四舍五入整数数组

import numpy as np

a = np.array([1, 5, 9, 13, 16])
result = np.around(a, decimals=0)

print(result)

输出结果：

[ 1.  5.  9. 13. 16.]

例2：四舍五入浮点数数组

import numpy as np

a = np.array([0.1, 0.5, 0.9, 1.3, 1.6])
result = np.around(a, decimals=1)

print(result)

输出结果：

[0.1 0.5 0.9 1.3 1.6]

例3：四舍五入多维数组

import numpy as np

a = np.array([[1.567, 2.491], [3.527, 4.442]])
result = np.around(a, decimals=1)

print(result)

输出结果：

[[1.6 2.5]
 [3.5 4.4]]

3. 返回值的数据类型

numpy.around()函数的返回值与输入数组的数据类型相同。例如，如果输入的是一个整数数组，则输出也将是一个整数数组；如果输入的是浮点数数组，则输出也将是一个浮点数数组。

import numpy as np

a = np.array([1, 5, 8.8, 13.7])
result = np.around(a, decimals=1)

print(result)
print(result.dtype)

输出结果：

[ 1.   5.   8.8 13.7]
float64

4. 总结

numpy.around()函数可以四舍五入数组中任意元素的值。它可以接受一个或多个参数，并返回一个与输入数组相同大小和形状的输出数组。如果没有给定输出数组，则会创建一个新数组。