返回掩码数组的每个元素，四舍五入到 NumPy 中最接近的给定小数位数

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要返回四舍五入到给定小数位数的每个元素，请使用ma。MaskedArray.around()Numpy 中的方法。使用“小数”参数设置要四舍五入的小数位数。

decimals 参数是要舍入到的小数位数（默认值：0）。如果小数为负数，它指定小数点左侧的位数。

out 参数是用于放置结果的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状，但如果需要，输出值的类型将被强制转换。有关更多详细信息，请参阅输出类型确定。

该around()方法返回一个与 a 类型相同的数组，其中包含四舍五入的值。除非指定了 out，否则将创建一个新数组。返回对结果的引用。

脚步

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
importnumpy.maas ma

使用该方法创建一个包含 int 元素的数组-numpy.array()

arr = np.array([[55.50, 85.35, 68.78, 84], [67.96, 33.35, 39.76, 53.20]])
print("Array...\n", arr)
print("\nArray type...\n", arr.dtype)

获取数组的维度 -

print("Array Dimensions...\n",arr.ndim)

创建一个屏蔽数组并将其中一些屏蔽为无效 -

maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0]])
print("\nOur Masked Array\n", maskArr)
print("\nOur Masked Array type...\n", maskArr.dtype)

获取 Masked Array 的尺寸 -

print("\nOur Masked Array Dimensions...\n",maskArr.ndim)

获取蒙面阵列的形状 -

print("\nOur Masked Array Shape...\n",maskArr.shape)

获取 Masked Array 的元素数量 -

print("\nElements in the Masked Array...\n",maskArr.size)

要返回四舍五入到给定小数位数的每个元素，请使用 ma。Numpy 中的方法。使用“小数”参数将小数位数设置为四舍五入 -MaskedArray.around()

print("\nResult...\n", np.around(maskArr, decimals = 1))

示例

import numpy as np
importnumpy.maas ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[55.50, 85.35, 68.78, 84], [67.96, 33.35, 39.76, 53.20]])
print("Array...\n", arr)
print("\nArray type...\n", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0]])
print("\nOur Masked Array\n", maskArr)
print("\nOur Masked Array type...\n", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("\nOur Masked Array Dimensions...\n",maskArr.ndim)
# Get the shape of the Masked Array
print("\nOur Masked Array Shape...\n",maskArr.shape)
# Get the number of elements of the Masked Array
print("\nElements in the Masked Array...\n",maskArr.size)
# To return each element rounded to the given number of decimals, use the ma.MaskedArray.around() method in Numpy.
# Set the number of decimal places to round using the "decimals" parameter
print("\nResult...\n", np.around(maskArr, decimals = 1))
输出结果
Array...
[[55.5 85.35 68.78 84. ]
[67.96 33.35 39.76 53.2 ]]
Array type...
float64
Array Dimensions...
2
Our Masked Array
[[-- -- 68.78 84.0]
[67.96 -- 39.76 53.2]]
Our Masked Array type...
float64
Our Masked Array Dimensions...
2
Our Masked Array Shape...
(2, 4)
Elements in the Masked Array...
8
Result...
[[-- -- 68.8 84.0]
[68.0 -- 39.8 53.2]]

以上是 返回掩码数组的每个元素，四舍五入到 NumPy 中最接近的给定小数位数 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297118.html

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