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：
python
import numpy as np
arr = np.trunc([-3.1666, 3.6667])
print(arr)相同的示例，使用 fix()：
python
import numpy as np
arr = np.fix([-3.1666, 3.6667])
print(arr)四舍五入
around() 函数在数字大于或等于 5 时将前面的数字或小数部分加 1。
例如：将数字四舍五入到 1 个小数位，3.16666 是 3.2。
示例：
python
import numpy as np
arr = 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。
例如：3.166 的 floor 是 3。
示例：
python
import numpy as np
arr = 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。
例如：3.166 的 ceil 是 4。
示例：
python
import numpy as np
arr = 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。
我们还将探讨如何通过创建自定义的 ufunc 来以任意底数取对数。
如果无法计算对数，所有的对数函数都会在元素中放置 -inf 或 inf。
底数为 2 的对数
使用 log2() 函数执行底数为 2 的对数运算。
示例：
python
import numpy as np
arr = np.arange(1, 10)
print(np.log2(arr))注意：arange(1, 10) 函数返回一个从 1（包括）到 10（不包括）的整数数组。
底数为 10 的对数
使用 log10() 函数执行底数为 10 的对数运算。
示例：
python
import numpy as np
arr = np.arange(1, 10)
print(np.log10(arr))自然对数，即底数为 e 的对数
使用 log() 函数执行底数为 e 的对数运算。
示例：
python
import numpy as np
arr = np.arange(1, 10)
print(np.log(arr))任意底数的对数
NumPy 不提供任意底数的对数函数，所以我们可以使用 frompyfunc() 函数结合内置函数 math.log()，它有两个输入参数和一个输出参数：
示例：
python
from math import log
import numpy as np
nplog = np.frompyfunc(log, 2, 1)
print(nplog(100, 15))NumPy 求和
求和和加法有什么区别？
加法是在两个参数之间进行操作，而求和是在 n 个元素上进行操作。
示例：
python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 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：
python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2, 3])
newarr = np.sum([arr1, arr2])
print(newarr)返回：12
沿轴求和
如果指定 axis=1，则 NumPy 将对每个数组中的数字进行求和。
示例
在以下数组上沿第一个轴执行求和：
python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
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。
例如：[1, 2, 3, 4] 的部分和将是 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] = [1, 3, 6, 10]。
使用 cumsum() 函数执行部分求和。
示例
在以下数组中执行累积求和：
python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
newarr = np.cumsum(arr)
print(newarr)返回：[1 3 6]
NumPy 乘积
要找到数组中元素的乘积，使用 prod() 函数。
示例：
python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
x = np.prod(arr)
print(x)返回：24，因为 1*2*3*4 = 24
示例
找到两个数组中元素的乘积：
python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8])
x = np.prod([arr1, arr2])
print(x)返回：40320，因为 1*2*3*4*5*6*7*8 = 40320
沿轴的乘积
如果指定 axis=1，则 NumPy 将返回每个数组的乘积。
示例
在以下数组上沿第一个轴执行乘积：
python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8])
newarr = np.prod([arr1, arr2], axis=1)
print(newarr)返回：[24 1680]
累积乘积
累积乘积意味着部分地进行乘法。
例如：[1, 2, 3, 4] 的部分乘积是 [1, 1*2, 1*2*3, 1*2*3*4] = [1, 2, 6, 24]`
使用 cumprod() 函数执行部分乘积。
示例
对以下数组中所有元素进行累积乘积：
python
import numpy as np
arr = np.array([5, 6, 7, 8])
newarr = np.cumprod(arr)
print(newarr)返回：[5 30 210 1680]
最后
为了方便其他设备和平台的小伙伴观看往期文章：
微信公众号搜索：Let us Coding，关注后即可获取最新文章推送
看完如果觉得有帮助，欢迎点赞、收藏、关注