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NumPy 舍入小数、对数、求和和乘积运算详解

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。..., 2, 3])arr2 = np.array([1, 2, 3])newarr = np.add(arr1, arr2)print(newarr)返回:[2 4 6]示例对 arr1 和 arr2 中的值进行求和...arr2 = np.array([1, 2, 3])newarr = np.sum([arr1, arr2], axis=1)print(newarr)返回:[6 6]累积求和累积求和意味着部分地对数组中的元素进行相加

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    Java BigDecimal 的舍入模式(RoundingMode)详解

    BigDecimal.divide方法中必须设置roundingMode,不然会报错。...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,

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    Java BigDecimal 的舍入模式(RoundingMode)详解

    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。

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    深入理解计算机系统(2.8)---浮点数的舍入,Java中的舍入例子以及浮点数运算(重要)

    参考链接: C/C++和Java中的浮点运算和结合律 前言    上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算。    ...之前我们已经提到过,有很多小数是二进制浮点数无法准确表示的,因此就难免会遇到舍入的问题。这一点其实在我们平时的计算当中会经常出现,就比如之前我们提到过的0.3,它就是无法用浮点小数准确表示的。    ...通常情况下我们采取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。...当舍入到小数点后4位时,由于此时为10.10011舍入值的中间值,因此采用向偶数舍入,此时舍入后的值为10.1010。 ...浮点数运算    在IEEE标准中,制定了关于浮点数的运算规则,就是我们将把两个浮点数运算后的精确结果的舍入值,作为我们最终的运算结果。

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    js浮点数精度问题详解

    有一些特定的小数情况可以避免舍入误差。...这是因为这些特定的小数可以精确地表示为二进制分数,而不会导致舍入误差。以下是一些常见的特定情况:小数部分是2的负整数次幂:例如,0.5、0.25、0.125等。...这些小数在二进制中可以精确表示,因此计算时不会出现舍入误差。小数部分是10的负整数次幂:例如,0.1、0.01、0.001等。...尽管在十进制中无法精确表示,但在二进制中可以通过有限位数进行近似表示,并且通常不会引起明显的舍入误差。...前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能,解决了JavaScript中浮点数精度问题。

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    js 几种保留小数点后两位

    vue取整数的方法、js保留后两位小数、vue四舍五入 js有几种方法可以保留小数点的后两位 第一种方法 说明 第二种方法 第三种方法 js有几种方法可以保留小数点的后两位 以下我们将为大家介绍 JavaScript...使用字符串方法 在 JavaScript 中,正则表达式通常用于两个字符串方法 : search() 和 replace()。...JavaScript floor() 向下取整方法 floor() 方法可对一个数进行下舍入。...JavaScript ceil() 方法向上取整 ceil() 方法可对一个数进行上舍入。...说明 ceil() 方法执行的是向上取整计算,它返回的是大于或等于函数参数,并且与之最接近的整数 JavaScript round() 方法四舍五入的用法 round() 方法可把一个数字舍入为最接近的整数

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    小数在内存中是如何存储的?

    有任何想要讨论和学习的问题可联系我:zhuyc@vip.163.com。 发布文章的风格因专栏而异,均自成体系,不足之处请大家指正。 小数在内存中是如何存储的?...,移动小数点的位数将会被记录在指数部分中。...为了能够透彻的理解十进制小数转化存储在内容中的过程,我们还需要了解一个概念:阶码。 二、阶码(指数) 1....定点小数 在早期计算机中,为了节省硬件资源,阶码P的值是被固定的,那么小数的表示形式也同时被固定了。规定第一位为符号位,小数点固定在第一位后面,这种小数是纯小数,被称为定点小数。...三、小数的进制转换 说了这么久,我们用几个例子来给大家演示一下,会给大家列出小数在内存中存储的完整表示,在这之前还是需要先学习一下十进制小数应该怎么转换为二进制(读者内心:我太难了。。。)。 1.

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    Python中的浮点数和小数

    在浮点数运算中,总会有误差的,这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题,decimal所创建的小数类型,则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算,好处是方便、而且速度快。...浮点数会给出你所声明的数字的近似值。例如,如果输出的是带有18位小数的0.1,我实际上得到的不是0.1,而是一个近似值。...这个过程中的代码可能令人困惑,如下所示: >>> .1 + .1 + .1 == .3 False >>> .1 + .1 + .1 0.30000000000000004 直观地说,这个加法是有意义的...如果把前面示例中的浮点数改为小数类型,看看效果如何: >>> from decimal import Decimal >>> print(f"{Decimal('0.1'):.18f}") 0.100000000000000000...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中,我们期望这些小数值相等,但由于浮点数的精度问题

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    为什么 JavaScript 中 0.1+0.2 不等于 0.3 ?

    一、浮点数的二进制存储 JavaScript遵循IEEE754标准,在64位中存储一个数据的有效数字形式。...因此,JavaScript提供的有效数字最长为53个二进制位(尾数部分52位+被省略的1位)。...当粘滞位为1时,舍入规则可以看作0舍1入,近似位为0舍,近似位为1入(即第一部分小数二进制存储为52位尾数时所进行的舍入操作)。 当粘滞位为0时,若近似位为0则舍去。...当粘滞位为0时,若近似位为1,无论舍入精度损失都相同,故需取舍入两种结果中的偶数:保留位为1时入,保留位为0时舍(即第二部分对阶运算规格化时的舍入操作)。...四、总结思考 由于IEEE754标准,这样的“bug”不止在JavaScript中会出现,在所有采用该标准的语言中都会存在,实际编程中可以通过设置精度保留位数等方式解决。

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    ​AdaRound:训练后量化的自适应舍入

    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。...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。...最后,每当优化损失函数超过时, 只能采用公式(1)中指定的两个值。 寻找最佳舍入程序可以公式化为以下二进制优化问题: 在公式(3)中评估成本需要在优化过程中对每个新的输入数据样本进行前向传递。...准确率与优化损失之间的相关性分析 为验证公式(5)可以很好地优化由于量化而导致的任务损失,本文在仅对 Resnet18 的第一层进行量化时,将(5)中的损失与100个随机舍入向量的验证精度进行了比较。...这将导致: 注意,在公式(8)中表示的 的近似值不是对角线。将公式(8)插入方程中以找到优化损失(5)的舍入向量,得到: 其中(8)中的优化问题,现在分解为(9)中的独立子问题。

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    现代 CSS 解决方案:CSS 四舍五入数值单位

    这可能是以下值之一: up: 相当于 JavaScript Math.ceil() 方法,将 valueToRound 向上舍入到 roundingInterval 最接近的整数倍。...这相当于 JavaScript Math.ceil() 方法。 down: 将 valueToRound 向下舍入为 roundingInterval 最接近的整数倍。...这相当于 JavaScript Math.floor() 方法。 nearest: 将 valueToRound 舍入为 roundingInterval 的最接近的整数倍,该倍数可以高于或低于该值。...如果 valueToRound 是上方和下方舍入目标之间的一半,则会向上舍入。相当于 JavaScript Math.round()。...这样可以同时避免左、中、右三个部分出现小数,所以这里的 roundingInterval 设置为 2px,表示四舍五入到 2px 的整数倍,这样就避免了小数点的问题。

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    打破机器学习中的小数据集诅咒

    在图6(a)中,模型的斜率为4.65,截距为8.2,而图6(b)中模型的斜率为5.1,截距为10.2相比,可以明显看出,图6(b)更接近真实值。...在下面的例子中,我们正在研究iris数据集,以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果,我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个:萼片长度和萼片宽度。 ?...图7:KNN中预测类随数据大小的变化 后面的实验中我们随机从分类1中选取一个点作为试验数据(用红色星星表示),同时假设k=3并用多数投票方式来预测试验数据的分类。...图9:数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题,以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分中,我们将只关注传统机器学习中使用的技术。...我们可以很容易地找到R和Python中的库,它们可以帮助在损失计算和优化过程中为类分配权重。

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