Python numpy rint用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.rint 的用法。

用法:

numpy.rint(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'rint'>

将数组的元素四舍五入到最接近的整数。

参数：

x： array_like

输入数组。

out： ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元组，可选

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 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

where： 数组，可选

此条件通过输入广播。在条件为真的位置，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，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs：

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

out： ndarray 或标量

输出数组的形状和类型与x.这是一个标量，如果x是一个标量。

注意：

对于恰好介于四舍五入的十进制值之间的值，NumPy 会四舍五入到最接近的偶数值。因此 1.5 和 2.5 舍入为 2.0，-0.5 和 0.5 舍入为 0.0，等等。

例子：

>>> a = np.array([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0])
>>> np.rint(a)
array([-2., -2., -0.,  0.,  2.,  2.,  2.])