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在 NumPy 中，主要有五种舍入小数的方式：
删除小数，并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。
截断以下数组的元素：
import numpy as np arr = np.trunc([-3.1666, 3.6667]) print(arr)
相同的示例，使用 fix()：
import numpy as np arr = np.fix([-3.1666, 3.6667]) print(arr)
around() 函数会根据四舍五入的规则对数字进行舍入。
如果小数点后一位数字或小数位数后的数字大于或等于5，则前一位数字或小数位数加1，否则不做任何操作。
例如。四舍五入到小数点后 1 位，3.16666 是 3.2。
将 3.1666 四舍五入到小数点后两位：
import numpy as np arr = np.around(3.1666, 2) print(arr)
floor() 函数将小数四舍五入为最接近的较小整数。
例如，3.166 的下限为 3。
对以下数组的元素进行向下取整：
import numpy as np arr = np.floor([-3.1666, 3.6667]) print(arr)
ceil() 函数将小数四舍五入为最接近的大整数。
例如。3.166 的上限是 4。
对以下数组的元素进行向上取整：
import numpy as np arr = np.ceil([-3.1666, 3.6667]) print(arr)
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