NumPy 1.14 - numpy.around()

numpy.around




numpy

numpy.around

numpy.around(a, decimals=0, out=None) [source]

समान रूप से दिए गए दशमलव संख्या के लिए गोल।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट डेटा।

दशमलव : int, वैकल्पिक

दशमलव स्थानों की संख्या गोल करने के लिए (डिफ़ॉल्ट: 0)। यदि दशमलव नकारात्मक है, तो यह दशमलव बिंदु के बाईं ओर स्थित पदों की संख्या को निर्दिष्ट करता है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के समान आकार होना चाहिए, लेकिन यदि आवश्यक हो तो आउटपुट मानों का प्रकार डाला जाएगा। विवरण के लिए doc.ufuncs (अनुभाग "आउटपुट तर्क") देखें।

यह दिखाता है:

rounded_array : ndarray

गोलाकार मानों के साथ a ही प्रकार की एक सरणी। जब तक निर्दिष्ट नहीं out गया था, एक नई सरणी बनाई गई है। परिणाम का एक संदर्भ दिया जाता है।

जटिल संख्याओं के वास्तविक और काल्पनिक भागों को अलग-अलग गोल किया जाता है। एक फ्लोट को गोल करने का परिणाम एक फ्लोट है।

यह भी देखें

ndarray.round
समकक्ष विधि

floor , fix , floor , rint , trunc

टिप्पणियाँ

गोल दशमलव मानों के बीच बिल्कुल आधे के मूल्यों के लिए, NumPy निकटतम सम मान के लिए गोल होता है। इस प्रकार 1.5 और 2.5 राउंड से 2.0, -0.5 और 0.5 राउंड से 0.0, आदि परिणाम भी IEEE फ़्लोटिंग पॉइंट मानक [R1011] में दशमलव भिन्न के निरूपण प्रतिनिधित्व के कारण आश्चर्यचकित हो सकते हैं और दस की शक्तियों द्वारा स्केलिंग करते समय पेश की गई त्रुटियां।

संदर्भ

[R1011] ( 1 , 2 ) "आईईईई 754 की स्थिति पर व्याख्यान नोट्स", विलियम कहन, http://www.cs.berkeley.edu/~wkahan/ieee754status/IEEE754.PDF
[R1111] "फेटाइल फ्लोटिंग-पॉइंट कम्प्यूटेशन में राउंडऑफ के माइंडलेस आकलन कैसे हैं?", विलियम कहन, http://www.cs.berkeley.edu/~wkahan/Mindless.pdf

उदाहरण

>>> np.around([0.37, 1.64])
array([ 0.,  2.])
>>> np.around([0.37, 1.64], decimals=1)
array([ 0.4,  1.6])
>>> np.around([.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]) # rounds to nearest even value
array([ 0.,  2.,  2.,  4.,  4.])
>>> np.around([1,2,3,11], decimals=1) # ndarray of ints is returned
array([ 1,  2,  3, 11])
>>> np.around([1,2,3,11], decimals=-1)
array([ 0,  0,  0, 10])