【NumPy】 之常見運算（np.around、np.floor、np.ceil、np.where）

around
np.around 返回四捨五入後的值，可指定精度。

around(a, decimals=0, out=None)

a 輸入數組

decimals 要舍入的小數位數。 默認值爲0。 若是爲負，整數將四捨五入到小數點左側的位置

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
"""
import numpy as np

n = np.array([-0.746, 4.6, 9.4, 7.447, 10.455, 11.555])

around1 = np.around(n)
print(around1) # [ -1. 5. 9. 7. 10. 12.]

around2 = np.around(n, decimals=1)
print(around2) # [ -0.7 4.6 9.4 7.4 10.5 11.6]

around3 = np.around(n, decimals=-1)
print(around3) # [ -0. 0. 10. 10. 10. 10.]
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floor
np.floor 返回不大於輸入參數的最大整數。 即對於輸入值 x ，將返回最大的整數 i ，使得 i <= x。 注意在Python中，向下取整老是從 0 舍入。

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
"""
import numpy as np

n = np.array([-1.7, -2.5, -0.2, 0.6, 1.2, 2.7, 11])

floor = np.floor(n)
print(floor) # [ -2. -3. -1. 0. 1. 2. 11.]

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ceil
np.ceil 函數返回輸入值的上限，即對於輸入 x ，返回最小的整數 i ，使得 i> = x。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
"""
import numpy as np

n = np.array([-1.7, -2.5, -0.2, 0.6, 1.2, 2.7, 11])

ceil = np.ceil(n)
print(ceil) # [ -1. -2. -0. 1. 2. 3. 11.]
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np.where
numpy.where(condition[, x, y])

根據 condition 從 x 和 y 中選擇元素，當爲 True 時，選 x，不然選 y。

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html

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import numpy as np data = np.random.random([2, 3])print data'''[[ 0.93122679 0.82384876 0.28730977] [ 0.43006042 0.73168913 0.02775572]]''' result = np.where(data > 0.5, data, 0)print result'''[[ 0.93122679 0.82384876 0. ] [ 0. 0.73168913 0. ]]'''