Python NumPy trunc方法用法及代碼示例

Numpy 的 trunc(~) 方法刪除輸入數組中每個值的小數點。請參閱下麵的示例以進行說明。

1. a | array-like

輸入數組。

2. out | Numpy array | optional

您可以將計算結果放入 out 指定的數組中，而不是創建新數組。

3. where | boolean 的array | optional

標記為 False 的值將被忽略，即它們的原始值將未被初始化。如果指定了 out 參數，行為會略有不同 - 原始值將保持不變。由於這讓許多人感到困惑，請查看下麵的示例。

如果 a 是標量，則返回標量。否則，返回一個 Numpy 數組。

np.trunc([-3.2, -1.7, 1.5, 5.7])



array([-3., -1.,  1.,  5.])

a = np.zeros(3)
np.trunc([-3.2, -1.7, 1.5], out=a)
a



array([-3., -1.,  1.])

np.trunc([-3.2, -1.7, 1.5], where=[False, True, False])



array([3454., -1.,  1867.])

這裏，僅使用第二個數字進行計算，因為它在掩碼中具有相應的布爾值True。您應該注意到 False 的值如何產生奇怪的結果 - 事實上，您應該忽略它們，因為它們是沒有實際用途的未初始化數字。

現在，如果您指定了 out 參數，而不是未初始化的值，則原始值將保持不變：

a = np.zeros(3)
np.trunc([-3.2, -1.7, 1.5], out=a, where=[False, True, False])
a



array([ 0., -1.,  0.])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy | trunc method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。