在 NumPy 中，将掩码数组中的每个元素四舍五入到最接近的指定小数位数
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/3 12:22:17
要将每个元素四舍五入到给定的小数位数，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.around() 方法。使用"decimals"参数设置要四舍五入的小数位数。
decimals 参数是要四舍五入到的小数位数(默认值:0)。如果 decimals 为负数，则指定小数点左侧的位数。
out 参数是用于放置结果的备用输出数组。它必须与预期输出具有相同的形状，但必要时将强制转换输出值的类型。有关更多详细信息，请参阅输出类型确定。
around() 方法返回一个与 a 类型相同的数组，其中包含四舍五入后的值。除非指定了 out，否则会创建一个新数组。返回结果的引用。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组 −
arr = np.array([[55.50, 85.35, 68.78, 84], [67.96, 33.35, 39.76, 53.20]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("数组维度...
",arr.ndim)
创建一个掩码数组并将其中一些掩码为无效 −
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
获取掩码数组的维度 −
print("
我们的掩码数组维度...
",maskArr.ndim)
获取掩码数组的维度 −
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
获取掩码数组元素的数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
要返回按指定小数位数四舍五入的每个元素，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.around() 方法。使用"decimals"参数设置要四舍五入的小数位数。 −
print("
结果...
", np.around(maskArr, decimals = 1))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组
arr = np.array([[55.50, 85.35, 68.78, 84], [67.96, 33.35, 39.76, 53.20]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 创建一个掩码数组，并将其中一些掩码为无效
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
# 获取掩码数组的维度
print("
我们的掩码数组维度...
",maskArr.ndim)
# 获取掩码数组的形状
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
# 获取掩码数组的元素数量
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
# 要返回按指定小数位数四舍五入的每个元素，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.around() 方法。
# 使用"decimals"参数设置要四舍五入的小数位数
print("
结果...
", np.around(maskArr, decimals = 1))
输出
数组... [[55.5 85.35 68.78 84. ] [67.96 33.35 39.76 53.2 ]] 数组类型... float64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[-- -- 68.78 84.0] [67.96 -- 39.76 53.2]] 我们的掩码数组类型... float64 我们的掩码数组维度... 我们的掩码数组形状... (2, 4) 掩码数组中的元素... 8 结果... [[-- -- 68.8 84.0] [68.0 -- 39.8 53.2]]
