返回数组元素截断后的值，并将结果存储在 Numpy 中的新位置
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/26 3:37:17
要按元素逐个返回数组元素的截断值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.trunc() 方法。我们将存储结果的新位置是一个新的数组。
该函数返回 x 中每个元素的截断值。如果 x 是标量，则该值也是一个标量。标量 x 的截断值是最接近的整数 i，该整数比 x 更接近零。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，它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。
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([48.7, 100.8, 50.7, 67.9, 34.5, 69.8])
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)
创建另一个相同形状的数组来存储结果 −
arrRes = np.array([5.2, 10.1, 15.7, 20.2, 25.9, 45.9])
要按元素返回数组元素的 trunc，请使用 Python Numpy 中的 numpy.trunc() 方法。我们将存储结果的新位置是 arrRes −
print("
Result (trunc)...
",np.trunc(arr, arrRes))
检查存储结果的新数组的值 −
print("
结果...
",arrRes)
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建数组
arr = np.array([48.7, 100.8, 50.7, 67.9, 34.5, 69.8])
# 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)
# 创建另一个形状相同的数组来存储结果
arrRes = np.array([5.2, 10.1, 15.7, 20.2, 25.9, 45.9])
# 要按元素返回数组元素的截断值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.trunc() 方法。
# 我们将存储结果的新位置是 arrRes。
print("
Result (trunc)...
",np.trunc(arr, arrRes))
# 检查存储结果的新数组的值
print("
结果...
",arrRes)
输出
数组... [ 48.7 100.8 50.7 67.9 34.5 69.8] 我们的数组类型…… float64 我们的数组维度…… 1 元素数量... 6 Result (trunc)... [ 48. 100. 50. 67. 34. 69.] 结果... [ 48. 100. 50. 67. 34. 69.]
