Numpy 截取浮点数数组的小数位数

当我们在Python中使用Numpy进行科学计算时，通常会遇到需要对小数进行精确控制的需求。例如，我们可能需要在保留一定小数位的情况下，对浮点数数组进行截取。Numpy提供了trunc函数，可以很便捷地实现此需求。

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Numpy中的trunc函数

Numpy中的trunc函数实现了截取浮点数数组的小数位数。其语法如下：

numpy.trunc(arr, decimals=0, out=None)

其中，参数说明如下：

• arr：需要进行截取的浮点数组；
• decimals：需要保留的小数位数（默认为0，即截取整数）；
• out：可以指定输出的数组。

运行上述函数，可以得到经过截取的浮点数数组。

例如，我们有以下的浮点数数组：

import numpy as np
arr = np.array([1.2334, 2.342, 3.4456, 4.553])

我们可以将其截取为保留2位小数的数组：

np.trunc(arr*100)/100

运行上述代码后，结果为：

array([1.23, 2.34, 3.44, 4.55])

从结果中可以看出，截取后的数组已经保留了两位小数。

需要注意的是，对于负数而言，trunc函数会将其根据截取的小数位数进行向0取整。例如，对于以下的负数数组：

arr = np.array([-1.2334, -2.342, -3.4456, -4.553])

我们将其保留2位小数：

np.trunc(arr*100)/100

结果为：

array([-1.23, -2.34, -3.44, -4.55])

从结果中可以看出，在保留2位小数时，截取过程中将会对小数位进行向0取整。

Numpy中的round函数

除了trunc函数外，Numpy中还提供了round函数，用于实现四舍五入功能。其语法如下：

numpy.round(arr, decimals=0, out=None)

其中，参数说明和trunc函数一样。

例如，对于以下的浮点数数组：

arr = np.array([1.2334, 2.542, 3.7456, 4.953])

我们可以将其四舍五入保留两位小数：

np.round(arr,2)

运行上述代码后，结果为：

array([1.23, 2.54, 3.75, 4.95])

与trunc函数不同，round函数会对小数位进行四舍五入取整，而不是直接向0取整。从结果中可以看出，最后一位小数的取值与四舍五入的规则相符合。

使用正则表达式截取小数位数

正则表达式是一种强大的工具，可以用于截取浮点数中的小数位数。例如，对于以下的浮点数数组：

arr = np.array([1.2334, 2.542, 3.7456, 4.953])

我们可以使用正则表达式截取小数点后两位：

import re
regex = re.compile('\d+\.\d{2}')
arr_str = np.char.mod('%f', arr)
np.array([float(regex.search(s).group()) for s in arr_str])

运行上述代码后，结果为：

array([1.23, 2.54, 3.74, 4.95])

需要注意的是，正则表达式仅适用于单个浮点数的截取。如果处理的是浮点数数组，需要借助循环或map等方式进行处理，操作略显繁琐。

总结

在Python中，对于浮点数数组的小数位数截取，可以利用Numpy中的trunc函数或round函数实现。另外，正则表达式也可以用于对单个浮点数进行小数位数截取。需要根据实际需求选择合适的方法进行处理。