Python 中的 numpy.around

在 Python 中使用 numpy 可以让数值计算变得更加高效和便捷。其中，numpy.around 方法是一个有用的函数，可以用于近似四舍五入操作。

语法

numpy.around(a, decimals=0, out=None)

该方法接受以下参数：

• a: 需要进行近似处理的数组
• decimals: 保留的小数位数，默认为 0
• out: 结果保存的输出数组

示例

import numpy as np

a = np.array([1.5, 2.79, 3.22, 4.01, 5.55])
print(np.around(a))
# output: [2. 3. 3. 4. 6.]

print(np.around(a, decimals=1))
# output: [1.5 2.8 3.2 4.  5.6]

上述代码中，我们首先导入 numpy 库，定义了一个数组 a，接着我们使用了 numpy.around 方法进行四舍五入。

第一个示例中，我们直接调用方法进行近似处理，因为 decimals 参数默认为 0，所以函数返回的是四舍五入后的整数。

在第二个示例中，我们设置了 decimals 参数为 1，因此每个元素被约为一位小数。而我们并没有设置 out 参数，所以结果输出到了一个新的数组中。

注意事项

需要注意的是，numpy.around 方法默认采用的是“银行家舍入”方式。比如对于 0.5 这样的数，会根据前一位数的奇偶性进行四舍五入。如果前一位数是偶数，则向下取整；如果是奇数，则向上取整。不过，如果你使用新版本的 numpy，则默认采用的是“四舍五入”的方式。如果需要使用旧版的面向银行家舍入的方式，你可以设置如下参数：

import numpy as np

np.set_printoptions(precision=4, suppress=True, formatter={'float_kind': '{:0.4f}'.format})

这样就可以在控制台中看到类似于 $1.0050$ 的输出了。