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法学返回 NumPy 中掩码数组的每个四舍五入后的元素
要返回每个四舍五入后的元素，请在 Python NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.around()** 方法。decimals 参数是要舍入到的十进制位数（默认值：0）。如果 decimals 为负数，则它指定小数点左侧的位置数。
out 参数是放置结果的备用输出数组。它必须与预期输出具有相同的形状，但如果需要，输出值的类型将被强制转换。有关详细信息，请参阅输出类型确定。
around() 方法返回一个与 a 类型相同的数组，其中包含四舍五入的值。除非指定了 out，否则会创建一个新数组。返回对结果的引用。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用 numpy.array() 方法创建一个包含整数元素的数组：
arr = np.array([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)获取数组的维度：
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
创建一个掩码数组并将其中一些标记为无效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 1], [ 0, 1, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)获取掩码数组的维度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
获取掩码数组的形状：
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)获取掩码数组的元素个数：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要返回每个四舍五入后的元素，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.around() 方法：
print("
Result...
", np.around(maskArr))示例
# Python ma.MaskedArray - Return each element of the masked array rounded
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[55.50, 85.35, 68.78, 84], [67.96, 33.35, 39.76,53.20]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
# Get the shape of the Masked Array
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
# Get the number of elements of the Masked Array
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# To return each element rounded, use the ma.MaskedArray.around() method in Numpy.
print("
Result...
", np.around(maskArr))输出
Array... [[55.5 85.35 68.78 84. ] [67.96 33.35 39.76 53.2 ]] Array type... float64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 68.78 84.0] [67.96 -- 39.76 53.2]] Our Masked Array type... float64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (2, 4) Elements in the Masked Array... 8 Result... [[-- -- 69.0 84.0] [68.0 -- 40.0 53.0]]
更新于：2022年2月2日
浏览量：138
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