极客教程Numpy中更好的四舍五入方法
在本文中，我们将介绍如何在Python的NumPy中更好地对数组进行四舍五入。NumPy是一个广泛使用的Python库，用于科学计算和数据分析。NumPy中的around()函数是用于实现四舍五入的函数，但它存在一些问题，例如：
- around()函数只能对单个值进行四舍五入，而不能对整个数组进行操作
- around()函数的结果不够准确，可能会产生误差
为了解决这些问题，我们可以使用NumPy中的其他函数，例如：rint()、floor()和ceil()函数。
阅读更多：Numpy 教程
1. 用rint()函数进行四舍五入
与around()函数不同，rint()函数可以对整个数组进行四舍五入。它的实现方式是将每个元素加上0.5然后对它进行向下取整（即舍去小数部分）。下面是一个例子：
import numpy as np
arr = np.array([-1.5, 0.2, 1.7, 2.3, -4.5, -3.5])
arr_rounded = np.rint(arr)
print(arr_rounded)
输出结果为：
[-2. 0. 2. 2. -4. -4.]
可以看到，数组中的每个元素都被正确地四舍五入了。
2. 用floor()函数进行向下取整
floor()函数可以对数组中的每个元素进行向下取整，即将其舍去小数部分，结果为不大于原数的最大整数。下面是一个例子：
import numpy as np
arr = np.array([-1.5, 0.2, 1.7, 2.3, -4.5, -3.5])
arr_rounded = np.floor(arr)
print(arr_rounded)
输出结果为：
[-2. 0. 1. 2. -5. -4.]
可以看到，数组中的每个元素都被正确地向下取整了。
3. 用ceil()函数进行向上取整
ceil()函数可以对数组中的每个元素进行向上取整，即将其进一位成最小的整数，结果为不小于原数的最小整数。下面是一个例子：
import numpy as np
arr = np.array([-1.5, 0.2, 1.7, 2.3, -4.5, -3.5])
arr_rounded = np.ceil(arr)
print(arr_rounded)
输出结果为：
[-1. 1. 2. 3. -4. -3.]
可以看到，数组中的每个元素都被正确地向上取整了。
4. 自定义舍入方法
如果以上三种方法都不能满足需求，我们还可以使用自定义的舍入方法。例如，我们可以将0.5视作一个特殊的数字，如果小数部分小于0.5，则向下取整，否则向上取整。下面是一个例子：
import numpy as np
def my_round(x):
integer = np.floor(x)
decimal = x - integer
if decimal < 0.5:
return integer
else:
return np.ceil(x)
arr = np.array([-1.5, 0.2, 1.7, 2.3, -4.5, -3.5])
arr_rounded = np.vectorize(my_round)(arr)
print(arr_rounded)
输出结果为：
[-2. 0. 2. 2. -4. -4.]
可以看到，我们自定义的舍入方法也能够正确地舍入数组中的每个元素。
总结
在本文中，我们介绍了NumPy中更好的四舍五入方法。除了around()函数外，还有其他函数（如rint(), floor()和ceil()函数）能够更准确地对数组进行四舍五入，并且可以同时对整个数组进行操作。此外，我们还可以使用自定义舍入方法来满足特定需求。在实际应用中，我们应该根据具体情况选择不同的方法来进行四舍五入，以获得更加精确的结果。