返回 NumPy 中特定数组元素的截断值

要返回特定元素的截断值，请在 Python NumPy 中的 **numpy.trunc()** 方法中使用索引值。

该函数返回 x 中每个元素的截断值。如果 x 是标量，则这是一个标量。标量 x 的截断值是比 x 更接近零的整数 i。简而言之，带符号数字 x 的小数部分将被丢弃。

out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

使用 array() 方法创建一个数组 -

arr = np.array([39.5, 57.4, 100.8, 34.9, 76.5, -59.8])

显示数组 -

print("Array...
", arr)

获取数组的类型 -

print("
Our Array type...
", arr.dtype)

获取数组的维度 -

print("
Our Array Dimensions...
", arr.ndim)

获取数组的元素个数 -

print("
Number of elements...
", arr.size)

返回数组元素的截断值，逐元素 -

print("
Result (trunc)...
",np.ceil(arr))

要返回特定元素的截断值，请在 Python NumPy 中的 numpy.trunc() 方法中使用索引值 -

print("
Result (trunc of a specific element)...
",np.trunc(arr[3]))

示例

import numpy as np

# Create an array using the array() method
arr = np.array([39.5, 57.4, 100.8, 34.9, 76.5, -59.8])

# Display the array
print("Array...
", arr)

# Get the type of the array
print("
Our Array type...
", arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Our Array Dimensions...
", arr.ndim)

# Get the number of elements in the Array
print("
Number of elements...
", arr.size)

# Return the truncated value of the array elements, element-wise
print("
Result (trunc)...
",np.ceil(arr))

# To return the truncated value of a specific element, use the index value in the numpy.trunc() method in Python Numpy
print("
Result (trunc of a specific element)...
",np.trunc(arr[3]))

输出

Array...
[ 39.5 57.4 100.8 34.9 76.5 -59.8]

Our Array type...
float64

Our Array Dimensions...
1

Number of elements...
6

Result (trunc)...
[ 40. 58. 101. 35. 77. -59.]

Result (trunc of a specific element)...
34.0

更新于: 2022年2月8日

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