Numpy中的四舍五入与Python不同

在本文中，我们将介绍在使用Numpy时，遇到的一个问题，那就是Numpy中的四舍五入与Python中的不同。

在Python中，经典的四舍五入规则是“奇进偶舍”，也就是当数字尾数为5时，前一位是偶数则舍去5，前一位是奇数则进位1。比如说：

round(1.5) = 2
round(2.5) = 2
round(3.5) = 4
round(4.5) = 4

然而，在Numpy中，四舍五入的规则是更接近数学定义的，也就是当数字尾数为5时，永远向上进位。比如说：

import numpy as np
np.round(1.5) = 2.0
np.round(2.5) = 3.0
np.round(3.5) = 4.0
np.round(4.5) = 5.0

这种差异看起来微小，但是在涉及到实际计算时会对结果造成严重的影响。比如说，我们需要计算一组值的平均数：

a = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5]
mean = np.mean(a)

我们期望的结果是3，但是由于Numpy采用的是向上进位的规则，实际上得到的结果是4。这个差异可能会导致一系列的错误。

那么我们该如何解决这个问题呢？其实很简单，我们可以使用Numpy中的around函数，指定要保留的小数位数以及舍入规则。代码如下：

np.around(1.5, 0) = 2.0
np.around(2.5, 0) = 2.0
np.around(3.5, 0) = 4.0
np.around(4.5, 0) = 4.0

np.around(a, 0) = [2.0, 2.0, 4.0, 4.0]
np.mean(np.around(a, 0)) = 3.0

在这个例子中，我们使用np.around函数对每个数字进行四舍五入，并使用np.mean函数计算了它们的平均值。这次得到的结果是3，也就是我们期望的值。

阅读更多：Numpy 教程

总结

在使用Numpy进行计算时，我们需要注意其四舍五入的规则与Python的差异，特别是在处理平均数和其他需要准确计算的数值时。为了避免这个问题，我们可以使用Numpy中的around函数，明确指定要保留的小数位数以及舍入规则。