舍入小数在 NumPy 中，主要有五种方法来舍入小数：截断去除小数部分，并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。...示例：import numpy as nparr = np.around(3.1666, 2)print(arr)向下取整floor() 函数将小数舍入到最接近的较低整数。...示例：import numpy as nparr = np.floor([-3.1666, 3.6667])print(arr)向上取整ceil() 函数将小数舍入到最接近的较高整数。...示例：import numpy as nparr = np.ceil([-3.1666, 3.6667])print(arr)NumPy 对数NumPy 提供了在底数为 2、e 和 10 的情况下执行对数运算的函数...6]NumPy 乘积要找到数组中元素的乘积，使用 prod() 函数。
四舍五入4.5，应该返回结果5，但是使用Python或NumPy内置的round方法计算，结果都返回结果4 先来还原一下： In [1]: round(4.5) Out[1]: 4 In [2]: import... numpy as np In [3]: np.round(4.5) Out[3]: 4.0 如果再看一个例子，四舍五入保留小数点后1位，发现它又是进位的： In [1]: round(4.15,1)...从统计学的角度，“奇进偶舍”比“四舍五入”更为精确：在大量运算时，因为舍入后的结果有的变大，有的变小，更使舍入后的结果误差均值趋于零。...“奇进偶舍”使测量结果受到舍入误差的影响降到最低。 奇进偶舍与四舍五入不同之处的规则有： 保留位数的后一位如果是5，而且5后面仍有数。...=ROUND_HALF_UP) 结果： Decimal('5') ROUND_HALF_UP对应数学中的四舍五入，再看4.15四舍五入保留1位： Decimal(4.15).quantize(Decimal
参考链接： Numpy 数学函数 NumPy数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。 ...三角函数 NumPy提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。...舍入函数 numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。 numpy.around(a,decimals) 参数说明： a: 数组decimals:舍入的小数位数。...print('原数组：') print(a) print('\n') print('舍入后：') print(np.around(a)) print(np.around(a,decimals = 1))...] numpy.ceil() numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。
作者 | Daryl 编译 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。...在本文中，我将向你介绍一些变换，以及如何在Numpy和OpenCV中执行这些变换。特别是，我将关注二维仿射变换。你需要的是一些基本的线性代数知识。...从右到左可以理解函数是如何应用的。 Numpy中的变换 现在对于图片，有几点需要注意。首先，如前所述，我们必须重新调整垂直轴。其次，变换后的点必须投影到图像平面上。...左手坐标系旋转是通过交换符号来实现的。 由于点围绕原点旋转，我们首先将中心平移到原点，然后再进行旋转和缩放 然后将点变换回图像平面。 将变换点舍入为整数以表示离散像素值。...OpenCV中的变换 现在你已经对几何变换有了更好的理解，大多数开发人员和研究人员通常省去了编写所有这些变换的麻烦，而只需依赖优化的库来执行任务。在OpenCV中进行仿射变换非常简单。
从统计学的角度，“奇进偶舍”比“四舍五入”更为精确：在大量运算时，因为舍入后的结果有的变大，有的变小，更使舍入后的结果误差均值趋于零。...“奇进偶舍”使测量结果受到舍入误差的影响降到最低。 ...,原因就在于取整规则是采用了奇进偶舍(四舍六入)的方式,简单来说就是,整数部分为奇数,四舍五入.如果是偶数,就采用五舍六入的方式,而这个规则,就属于数值修约的规则 二.quantize quantize...`（*exp* [，*rounding* [，*context* [，*watchexp* ] ] ] ） 舍入后返回一个等于第一个操作数的值，并具有第二个操作数的指数。...>>> Decimal('1.41421356').quantize(Decimal('1.000')) Decimal('1.414') 三.实现四舍五入 舍入后返回一个等于第一个操作数的值，并具有第二个操作数的指数
知识点如下： 一.传统读取像素方法 二.传统修改像素方法 三.Numpy读取像素方法 四.Numpy修改像素方法 五.几何图形绘制 ---- 一.传统读取像素方法 1.灰度图像，返回灰度值 返回值=...155 104 61 ---- 四.Numpy修改像素方法 使用Numpy的itemset函数修改像素，调用方式如下： 图像.itemset(位置, 新值) 例如：img.itemset((88,99...img.itemset((78, 78, 1), 0) img.itemset((78, 78, 2), 0) print(img[78, 78]) #[155 104 61] #[0 0 0] ---- 五.几何图形绘制...本小节主要讲解OpenCV中几何图形的绘制方法，包括： cv2.line() cv2.circle() cv2.rectangle() cv2.ellipse() cv2.polylines() cv2...一.传统读取像素方法 二.传统修改像素方法 三.Numpy读取像素方法 四.Numpy修改像素方法 五.几何图形绘制 ---- 参考文献： [1] 罗子江. Python中的图像处理[M].
RoundingMode 是 Java 中用于定义舍入行为的枚举类。它主要用于精确的数字运算，尤其是涉及到小数点的情况下。...以下是 RoundingMode 的详细讲解及举例说明： RoundingMode 常见枚举值 1、UP 向远离零的方向舍入。 例如：1.1 会舍入为 2，-1.1 会舍入为 -2。...4、FLOOR 向负无穷方向舍入。 例如：1.9 会舍入为 1，-1.9 会舍入为 -2。 5、HALF_UP 向最接近的数字舍入，如果距离相等，则向远离零的方向舍入，即四舍五入。...例如：1.5 会舍入为 2，-1.5 会舍入为 -2。 6、HALF_DOWN 向最接近的数字舍入，如果距离相等，则向接近零的方向舍入。 例如：1.5 会舍入为 1，-1.5 会舍入为 -1。...7、HALF_EVEN 向最接近的数字舍入，如果距离相等，则向偶数方向舍入（银行家舍入法）。 例如：1.5 会舍入为 2，2.5 会舍入为 2。
ROUND_UP：向正无穷方向对齐（转换为正无穷方向最接近的所需数值） ROUND_DOWN：向负无穷方向对齐 ROUND_CEILING：向原点的反方向对齐 ROUND_FLOOR：向原点方向对齐 ROUND_HALF_UP...：“四舍五入”，如果舍弃部分的最高位大于等于 5，向正无穷方向对齐，否则向负无穷方向对齐 ROUND_HALF_DOWN：“五舍六入”，如果舍弃部分的最高位大于 5，向正无穷方向对齐，否则向负无穷方向对齐...ROUND_HALF_EVEN：“四舍六入五成双”，如果舍弃部分的最高位大于等于六，或等于五并且前一位是奇数，向正无穷方向对齐，否则向负无穷方向对齐 ROUND_UNNECESSARY：如果需要舍入，
贡献 建立了一个理论框架，以一种既考虑数据本身又考虑任务损失的特征的方式来分析舍入的影响。使用此框架，可以将舍入公式转化为二次无约束二进制优化（QUBO）问题。...在100次运行中，发现48个随机抽样的舍入选择比 Rounding-to-nearest 有更好的性能。这意味着存在许多舍入解决方案要比四舍五入法更好。...本文的其余部分旨在设计一种有充分根据和计算效率的舍入机制。 ?...随机舍入与四舍五入对比 方法 在本节中，提出AdaRound，这是一种用于训练后量化的新舍入程序，在理论上是有充分根据的，并且在实践中显示出显着的性能改进。本文从理论上分析由于量化引起的损失。...图3显示了经过整流的 Sigmoid 和 的这种组合如何导致许多权重学习舍入而不是舍入到最接近的舍入，以提高性能，同时最终收敛到接近0或1的水平。
freemarker中的round、floor和ceiling数字的舍入处理 1、简易说明 （1）round:四舍五入 （2）floor:向下取整 （3）ceiling:向上取整 2、举例说明...的round、floor和ceiling数字的舍入处理--> <#--
中的round函数对浮点数进行四舍五入的规则：参数ndigits 不为 0 的情况如果保留位数的后一位小于等于 4，则舍去如果保留位数的后一位等于 5，且该位数后面没有数字，则不进位如果保留位数的最后一位等于...5，且该位数后面有数字，则进位如果保留位数的最后一位大于等于 6 ，则进位参数ndigits 为 0 或 None 的情况如果保留位数的后一位小于等于 4,则舍去如果保留位数的后一位等于 5，且后面没有数字...；def round2(): import decimal # 修改舍入方式为四舍五入 decimal.getcontext().rounding = "ROUND_HALF_UP"...x = "0.525" x1 = decimal.Decimal(x).quantize(decimal.Decimal("0.00")) print(f"{x} 的四舍五入为 {x1}")...y = "5.5" y1 = decimal.Decimal(y).quantize(decimal.Decimal("0")) print(f"{y} 的四舍五入为 {y1}")round2
四舍五入 本是很简单的道理，在实际使用过程中发现有些细节上的不同。 标准的四舍五入 舍入到整数： 如果小数部分小于0.5，则舍去小数部分，保留整数部分。...舍入到指定的小数位数： 对于需要舍入的位数右侧的第一位数字（即“决定位”），如果它小于5，则舍去它和它右侧的所有数字。...3.5 向偶数舍入到整数是 4。 向上舍入： 不论“决定位”是什么数字，总是将数值舍入到比它大的最接近的整数或小数位数。 例如： 2.1 向上舍入到整数是 3。...向下舍入： 不论“决定位”是什么数字，总是将数值舍入到比它小的最接近的整数或小数位数。 例如： 2.9 向下舍入到整数是 2。...10): value_str = '5.0' + str(i) + '55555' value = Decimal(value_str) rounded_value = value.quantize
BigDecimal.ROUND_UNNECESSARY 翻译：舍入模式可以断言所请求的操作具有准确的结果，因此不需要舍入。...如果在产生不精确结果的操作上指定了这种舍入模式，则会引发ArithmeticException。 解释：计算结果必须是精确的，不需要舍入的，否则抛出 ArithmeticException。...System.out.println(bigDecimal1.setScale(6, BigDecimal.ROUND_UNNECESSARY)); // 错误，需要舍入
在物料主数据中，是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量（MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件...物料主数据中的最小批量、舍入值，在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中设了最小批量和舍入值，在MRP运行时，取其中的大值 。...如果物料主数据中存在舍入值（Rounding QTY)，则建立PO时，系统首次会将你输入的数量转为最小订购量(如果你输入的数量低于舍入值），更复杂的情况下，是可以更改你输入的采购单位的。...如果舍入后的数量低于信息记录的最小订购数量，系统会给出提示。 无论如何，目前没找到有效方法让MRP运算时生成的PR参考信息记录中的最小数量或是舍入值，即便PR中已经分配到了相关供应商。...网上资料显示，除非将舍入值信息放到框架合同中，MRP运算时方可参考与供应商特定的舍入值信息。
导致这种现象的原因，和之前讲解过的 0.1 + 0.2 != 0.3 一样，都是因为浮点数的精度造成的。...from decimal import Decimal x = 1.035 print(round(Decimal(str(x)), 2)) 这种机制又被称作「银行家舍入」，它其实比四舍五入更合理。...因为5是两个数的中间值，全都进位会让数据在整体分布上偏大，而银行家舍入规则可以让累积误差趋向于0。...quantize 方法，指定保留位数和舍入规则，效果是一样的。...from decimal import Decimal x = 1.045 print(Decimal(str(x)).quantize(Decimal('0.01'), rounding='ROUND_HALF_UP
这四种舍入方式都不难理解，其中向偶数舍入就是向最靠近的偶数舍入，比如将1.5舍入为2，将0.1舍入为0。而向零舍入则是向靠近零的值舍入，比如将1.5舍入为1，将0.1舍入为0。...对于向上舍入来说，则是往大了（也就是向正无穷大）舍入的意思，比如将1.5舍入为2，将-1.5舍入为-1。而向下舍入则与向上舍入相反，是向较小的值（也就是向负无穷大）舍入的意思。 ...这里需要提一下的是，除了向偶数舍入以外，其它三种方式都会有明确的边界。这里的含义是指这三种方式舍入后的值x'与舍入之前的值x会有一个明确的大小关系，比如对于向上舍入来说，则一定有x 的舍入规则是在原来的值是舍入值的中间值时，采取向偶数舍入，在二进制中，偶数我们认为是末尾为0的数。...而倘若不是这种情况的话，则一般会有选择性的使用向上和向下舍入，但总是会向最接近的值舍入。其实这正是IEEE采取的默认的舍入方式，因为这种舍入方式总是企图向最近的值的舍入。
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)...print a # 输出矩阵的第三个元素 print a[2] # Test 1 result [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 5 # Test 2 #...二维矩阵 a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print a # 输出矩阵的第二行 print a[1] # 输出矩阵的第一个元素 print a[0][0] # 输出矩阵某个位置上的元素...print a[2][1] print a[2, 1] # 输出矩阵第三行的所有数字 # :代表整行或整列 print a[2, :] # 输出矩阵第二行的前三个数，左开右闭 print a[1, 0
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
但是在当今来看，有其成功的方面，也有其失败的领域，这里我们简单汇总说下： 1）整体来讲SDX，其架构设计是成功的，但是目标达成上是失败的；无论是SDN还是SDS，都出现了大量的控制器，包括开源的和各家产品厂商的...，最终SDN和SDS的Software或App变成了自动化配置网络或存储的特性能力、云平台等的网络云服务，比如OpenDaylight的架构就可以清晰看出这点； 2）SDX对于网络设备和存储设备的自动化配置方面...，无疑是巨大的成功，通过丰富的南向能力，而且已经形成多个标准；基于云计算/运营商NFVI等领域的需求，SDX极大满足了配置自动化，大大增加了配置的正确率，基于SDX的自动化能力提升了客户新业务部署能力、...故障解决能力和创新能力；还有些厂商的SDX控制器可以同时接入多个厂商的设备，从而实现客户局点设备的统一集中管理，也提升客户的维护易用性；但是在SDX的南向标准上，标准非常之多，而且每个网络厂商在SDN或存储厂商在...等），所以控制器的技术理念和系统设计都是成功的；但是业界控制器繁多，如前面所述，包括开源的和各家厂商的，而且北向也不同；也导致千变万化的应用无法直接对接控制器，也影响了SDN设计目标的达成； 4）SDX
本人在C#中进行小数舍入的时候常常会怀念Excel中的Round、RoundUp、RoundDown这几个函数，原因就是后者“接地气”，比较符合俺小老百姓的舍入要求，啥“银行家舍入法”就让银行家用去吧。...今儿有空，就把它实现了一下，先温习一下这几个Excel函数的功能： Round(value, digits) 将value按四舍五入法进行舍入，保留digits位小数；当digits为负时，在小数点左侧进行舍入...RoundUp(3111, -2) = 3200 RoundDown(value, digits) 按靠近 0 的方向，将value向下舍入，保留digits位小数；当digits为负时，在小数点左侧进行舍入...和Floor方法（下称C/F）只能取整，所以先根据要保留的位数，乘除得到可供C/F方法发挥的新值，然后就可以利用C/F得到舍入后的值，再乘/除回去，得到最终结果。...decimal类型的原生方法，减少没必要的数学运算。
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