Python numpy.rint 函数方法的使用

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。本文主要介绍一下numpy中rint方法的使用。

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

将数组的元素四舍五入为最接近的整数。

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，它必须具有传入的形状。

如果未提供或None，则返回新分配的数组。

元组（仅可作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

其中： array_like，可选值True表示计算该位置的ufunc，

值False表示仅将值保留在输出中。

** kwargs 对于其他仅关键字参数，

请参阅 ufunc文档。

out ：ndarray或标量输出数组的形状和类型与x相同。

如果x是标量，则这是标量。

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.])