ОКРУГЛЕНИЕ В NUMPY

В библиотеке NumPy для округления чисел используются несколько функций, которые позволяют изменять точность и формат вывода чисел. Одна из таких функций - numpy.round(), которая выполняет округление элементов массива до указанного количества знаков после запятой и возвращает новый массив.

Например, чтобы округлить массив a до двух знаков после запятой, можно использовать следующий код:

import numpy as np
a = np.array([1.2345678, 2.3456789, 3.4567890])
print(np.round(a, 2))


Этот код выведет результат:

[1.23 2.35 3.46]

Если число знаков после запятой не указано, то по умолчанию используется 0 - в таком случае элементы массива будут округлены до ближайшего целого числа.

Кроме того, в NumPy есть функции numpy.ceil() и numpy.floor(), которые округляют все элементы массива до ближайшего большего или меньшего целого числа соответственно.

Например, для массива b можно выполнить следующий код:

b = np.array([1.5, 2.7, 3.2])
print(np.ceil(b))
print(np.floor(b))


Код выведет результат:

[2. 3. 4.]
[1. 2. 3.]

NumPy Trick: Use bincount() to count the items in an array

Shape and Reshape Numpy Arrays - Numpy For Machine Learning 5

Iterating Through Numpy Arrays - Numpy For Machine Learning 6

Slicing Numpy Arrays - Numpy For Machine Learning 2

7- Numpy: Indexing Multi Dimensional Arrays

Python NumPy - Append

Анализ Данных на Python и Pandas

Python NUMPY - Полный Курс для Начинающих

Advanced Indexing Techniques on NumPy Arrays - Learn NumPy Series

Python Tutorial - Python Numpy Roll (pygame.ru)

Новые материалы:

• Обратный факториал python
• Менеджер моделей django
• Numpy как удалить
• Python точки на плоскости
• Определить принадлежит ли точка с координатами x y заштрихованной части плоскости python
• Формальное приветствие python
• Парсинг твиттера python
• Класс car python
• Python pymorphy2 документация
• Kotlin или python
• Как проверить есть ли в списке значение python