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法学研究返回 NumPy 中数组元素的截断值，并将结果存储到新位置
要返回数组元素的截断值（逐元素），请在 Python NumPy 中使用 **numpy.trunc()** 方法。我们将存储结果的新位置是一个新数组。
此函数返回 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 的截断值是与其距离零更近的整数 i。简而言之，带符号数 x 的小数部分被丢弃。
out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果不提供或为 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。
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([48.7, 100.8, 50.7, 67.9, 34.5, 69.8])
显示数组：
print("Array...
", arr)获取数组的类型：
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
获取数组的维数：
print("
Our Array Dimensions...
", arr.ndim)获取数组的元素个数：
print("
Number of elements...
", arr.size)
创建另一个具有相同形状的数组来存储结果：
arrRes = np.array([5.2, 10.1, 15.7, 20.2, 25.9, 45.9])
要返回数组元素的截断值（逐元素），请在 Python NumPy 中使用 numpy.trunc() 方法。我们将存储结果的新位置是 arrRes：
print("
Result (trunc)...
",np.trunc(arr, arrRes))
检查存储结果的新数组的值：
print("
Result...
",arrRes)示例
import numpy as np
# Create an array using the array() method
arr = np.array([48.7, 100.8, 50.7, 67.9, 34.5, 69.8])
# 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)
# Create another array with the same shape to store the result
arrRes = np.array([5.2, 10.1, 15.7, 20.2, 25.9, 45.9])
# To return the trunc of the array elements, element-wise, use the numpy.trunc() method in Python Numpy
# The new location where we will store the result is arrRes
print("
Result (trunc)...
",np.trunc(arr, arrRes))
# Check the value of the new array where our result is stored
print("
Result...
",arrRes)输出
Array... [ 48.7 100.8 50.7 67.9 34.5 69.8] Our Array type... float64 Our Array Dimensions... 1 Number of elements... 6 Result (trunc)... [ 48. 100. 50. 67. 34. 69.] Result... [ 48. 100. 50. 67. 34. 69.]
更新于：2022年2月8日
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