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法學返回 NumPy 中掩碼陣列的每個四捨五入後的元素
要返回每個四捨五入後的元素，請在 Python NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.around()** 方法。decimals 引數是要舍入到的十進位制位數（預設值：0）。如果 decimals 為負數，則它指定小數點左側的位置數。
out 引數是放置結果的備用輸出陣列。它必須與預期輸出具有相同的形狀，但如果需要，輸出值的型別將被強制轉換。有關詳細資訊，請參閱輸出型別確定。
around() 方法返回一個與 a 型別相同的陣列，其中包含四捨五入的值。除非指定了 out，否則會建立一個新陣列。返回對結果的引用。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用 numpy.array() 方法建立一個包含整數元素的陣列：
arr = np.array([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)獲取陣列的維度：
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
建立一個掩碼陣列並將其中一些標記為無效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 1], [ 0, 1, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)獲取掩碼陣列的維度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
獲取掩碼陣列的形狀：
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)獲取掩碼陣列的元素個數：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要返回每個四捨五入後的元素，請在 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))輸出
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]]
更新於：2022年2月2日
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