Numpy学习（3）

最新推荐文章于 2023-06-05 00:00:00 发布

风雪云侠

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Numpy常用函数

求取精度

np.around([-0.6,1.2798,2.357,9.67,13], decimals=0)#取指定位置的精度
'''
array([-1.,  1.,  2., 10., 13.])
'''

看到没，负数进位取绝对值大的！

np.around([1.2798,2.357,9.67,13], decimals=1)
'''
array([ 1.3,  2.4,  9.7, 13. ])
'''

np.around([1.2798,2.357,9.67,13], decimals=2)
'''
array([ 1.28,  2.36,  9.67, 13.  ])
'''

从上面可以看出，decimals表示指定保留有效数的位数，当超过5就会进位(此时包含5)！

但是，如果这个参数设置为负数，又表示什么？

np.around([1,2,5,6,56], decimals=-1)
'''
array([ 0,  0,  0, 10, 60])
'''

发现没，当超过5时候(不包含5)，才会进位！-1表示看一位数进位即可，那么如果改为-2呢，那就得看两位！

np.around([1,2,5,50,56,190], decimals=-2)
'''
array([  0,   0,   0,   0, 100, 200])
'''

看到没，必须看两位，超过50才会进位，190的话，就看后面两位，后两位90超过50，进位，那么为200！

取整

np.floor([-0.6,-1.4,-0.1,-1.8,0,1.4,1.7])
'''
array([-1., -2., -1., -2.,  0.,  1.,  1.])
'''

取上限

取上限！找这个小数的最大整数即可！

np.ceil([1.2,1.5,1.8,2.1,2.0,-0.5,-0.6,-0.3])
'''
array([ 2.,  2.,  2.,  3.,  2., -0., -0., -0.])
'''

查找

利用np.where实现小于0的值用0填充吗，大于0的数不变！

x = np.array([[1, 0],
       [2, -2],
     [-2, 1]])
print(x)
'''
[[ 1  0]
 [ 2 -2]
 [-2  1]]
 '''

np.where(x>0,x,0)
'''
array([[1, 0],
       [2, 0],
       [0, 1]])
'''