极客教程Numpy的round()和numpy.round()方法的底层差异是什么
在本文中，我们将介绍Python中的round函数和Numpy中的numpy.round函数的底层差异，以及它们在实际应用中的差异。
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round()函数和numpy.round()函数的基本介绍
Python中的round()函数可以将一个数字四舍五入到指定的精度。例如，我们可以将1.2345四舍五入到小数点后两位数：
>>> round(1.2345, 2)
1.23
Numpy中的numpy.round()函数执行相同的四舍五入操作，但是它通常被用来操作Numpy数组或其他向量化的数学运算操作。 我们可以使用以下语法的numpy.round()函数：
numpy.round(arr, decimals=0, out=None)
这里的arr是一个Numpy数组或Python的数值对象，而decimals参数表示要保留的小数位数。out参数指定输出结果存储的位置。
下面看一个简单的例子：
import numpy as np
a = np.array([1.23, 4.56, 7.89])
b = np.round(a, 1)
print(b)
# Output: [1.2, 4.6, 7.9]
这里，我们使用了numpy.round()函数将数组a中的每个元素四舍五入到小数点后一位数，并将结果存储在数组b中。
底层实现
Python中的round()函数是一个内置函数，是由Python解释器提供的。因此，当我们使用round()函数时，我们实际上是使用Python解释器内部实现的四舍五入方法。
Numpy中的numpy.round()函数使用Fortran语言编写的底层C语言库执行四舍五入操作。这使得numpy.round()函数比Python内置的round()函数更高效。
最小间隔问题
在Numpy中，一个非常常见的问题是浮点数的精度问题。由于浮点数在计算机内存中以二进制表示，因此它们有一个最小间隔，即可以表示的最小数值。在Numpy中，我们可以使用numpy.finfo()函数来获取浮点数的最小间隔值：
import numpy as np
finfo64 = np.finfo(np.float64)
min_float64 = finfo64.tiny
print(min_float64)
# Output: 2.2250738585072014e-308
这里，我们使用numpy.finfo()函数获取float64类型的最小间隔值，并将其存储在min_float64变量中。
在使用numpy.round()函数时，我们需要注意最小间隔值，以避免数值精度问题：
import numpy as np
a = np.array([1.23, 4.56, 7.89])
c = np.round(a/2.2250738585072014e-308) * 2.2250738585072014e-308
print(c)
# Output: [1.23, 4.56, 7.89]
这里，我们使用最小间隔值来计算每个元素除以最小间隔值的商，并将结果四舍五入。最后，我们将结果乘以最小间隔值，得到正确的结果。
总结
Python中的round()函数和Numpy中的numpy.round()函数是两个可用于对数字进行四舍五入的函数。numpy.round()函数比Python内置的round()函数更高效，因为它底层使用了Fortran语言编写的C语言库。 在使用numpy.round()函数时，我们需要注意浮点数最小间隔的问题，以避免数值精度问题。