numpy.around

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

Округляет значения до заданного числа десятичных знаков.

Параметры:

a : array_like Входные данные. decimals : int, необязательно Количество десятичных знаков для округления (по умолчанию: 0). Если decimals отрицательно, оно указывает на количество позиций слева от десятичной точки. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который поместить результат. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип значений вывода будет преобразован при необходимости. См. doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода») для получения подробностей.

Возвращает:

rounded_array : ndarray Массив того же типа, что и a, содержащий округленные значения. Если out не был указан, создается новый массив. Возвращается ссылка на результат. Вещественная и мнимая части комплексных чисел округляются отдельно. Результат округления числа с плавающей точкой — число с плавающей точкой.

См. также

ndarray.round

эквивалентный метод

ceil, fix, floor, rint, trunc

Примечания

Для значений, точно находящихся на полпути между округленными десятичными значениями, NumPy округляет до ближайшего чётного значения. Таким образом, 1,5 и 2,5 округляются до 2,0, -0,5 и 0,5 округляются до 0,0 и т. д. Результаты также могут быть неожиданными из-за неточного представления десятичных дробей в стандарте IEEE с плавающей точкой [R9] и ошибок, возникающих при масштабировании степенями десяти.

Ссылки

[R9]	(1, 2) “Lecture Notes on the Status of IEEE 754”, William Kahan, http://www.cs.berkeley.edu/~wkahan/ieee754status/IEEE754.PDF

[R10]

“How Futile are Mindless Assessments of Roundoff in Floating-Point Computation?”, William Kahan, http://www.cs.berkeley.edu/~wkahan/Mindless.pdf

Примеры

>>> np.around([0.37, 1.64])
array([ 0.,  2.])
>>> np.around([0.37, 1.64], decimals=1)
array([ 0.4,  1.6])
>>> np.around([.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]) # rounds to nearest even value
array([ 0.,  2.,  2.,  4.,  4.])
>>> np.around([1,2,3,11], decimals=1) # ndarray of ints is returned
array([ 1,  2,  3, 11])
>>> np.around([1,2,3,11], decimals=-1)
array([ 0,  0,  0, 10])