在 Numpy 中返回特定数组元素的截断值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/26 3:52:17
要返回特定元素的截断值，请使用 Python Numpy 中 numpy.trunc() 方法中的索引值。
该函数返回 x 中每个元素的截断值。如果 x 是标量，则该值也为标量。标量 x 的截断值是最接近的整数 i，且比 x 更接近于零。简而言之，有符号数 x 的小数部分将被丢弃。
out 是存储结果的位置。如果提供，则必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
条件通过输入进行广播。当条件为 True 时，out 数组将被设置为 ufunc 的结果。在其他情况下，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建数组 −
arr = np.array([39.5, 57.4, 100.8, 34.9, 76.5, -59.8])
显示数组 −
print("数组...
", arr)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组维度...
", arr.ndim)
获取数组元素的数量 −
print("
元素数量...
", arr.size)
返回数组元素的截断值，按元素减去 −
print("
Result (trunc)...
",np.ceil(arr))
要返回特定元素的截断值，请使用 Python Numpy 中 numpy.trunc() 方法中的索引值 −
print("
Result (trunc of a specific element)...
",np.trunc(arr[3]))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建数组
arr = np.array([39.5, 57.4, 100.8, 34.9, 76.5, -59.8])
# 显示数组
print("数组...
", arr)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组维度...
", arr.ndim)
# 获取数组中元素的数量
print("
元素数量...
", arr.size)
# 逐个元素返回数组元素的截断值
print("
Result (trunc)...
",np.ceil(arr))
# 要返回特定元素的截断值，请使用 Python Numpy 中 numpy.trunc() 方法中的索引值
print("
Result (trunc of a specific element)...
",np.trunc(arr[3]))
输出
数组... [ 39.5 57.4 100.8 34.9 76.5 -59.8] 我们的数组类型…… float64 我们的数组维度…… 1 元素数量... 6 Result (trunc)... [ 40. 58. 101. 35. 77. -59.] Result (trunc of a specific element)... 34.0
