python - 如何舍入 numpy 矢量化函数返回的列表？

Question

我在我的函数中使用numpy.vectorize()，以便将该函数应用于数组，它工作得很好:

X = [-10000, -1000, -100, -10, -1, 0, 1, 10, 100, 1000, 10000]
def softplus(x):
    return np.logaddexp(1.0,x)
y=numpy.vectorize(softplus)

问题是我想在结果列表上使用 numpy.around() 将小数点四舍五入到四位，但它不会影响 print 结果。

result = y(X)
print(numpy.around(result, decimals=4))

输出

[  1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00   1.00000000e+00 ...]

Answer 1

这里不需要矢量化，因为np.logaddexp已经是一个向量化函数(np.around 也是如此)。但是向量化给出了正确的结果:

>>> np.logaddexp(1.0, X)
array([  1.00000000e+00,   1.00000000e+00,   1.00000000e+00,
         1.00001670e+00,   1.12692801e+00,   1.31326169e+00,
         1.69314718e+00,   1.00001234e+01,   1.00000000e+02,
         1.00000000e+03,   1.00000000e+04])

np.around 也能正确舍入结果:

>>> np.around(np.loagaddexp(1.0, X))
array([  1.00000000e+00,   1.00000000e+00,   1.00000000e+00,
         1.00000000e+00,   1.12690000e+00,   1.31330000e+00,
         1.69310000e+00,   1.00001000e+01,   1.00000000e+02,
         1.00000000e+03,   1.00000000e+04])

但是如果您只想显示 4 位小数，则需要使用其他内容，例如 np.array2string :

>>> print(np.array2string(np.logaddexp(1., X), precision=4))
[  1.0000e+00   1.0000e+00   1.0000e+00   1.0000e+00   1.1269e+00
   1.3133e+00   1.6931e+00   1.0000e+01   1.0000e+02   1.0000e+03
   1.0000e+04]

或者，如果您想显示 4 小数，您可以使用自定义格式化程序:

>>> print(np.array2string(np.logaddexp(1., X), formatter={'float': '{:.4f}'.format}))
[1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.1269 1.3133 1.6931 10.0001 100.0000
 1000.0000 10000.0000]

或使用分隔符:

>>> print(np.array2string(np.logaddexp(1., X), 
...                       formatter={'float': '{:.4f}'.format}, 
...                       separator=', '))
[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.1269, 1.3133, 1.6931, 10.0001, 100.0000,
 1000.0000, 10000.0000]