python - np.random.random 四舍五入到小数点后 1答案

【问题标题】：python - np.random.random round up to 1 decimalpython - np.random.random 四舍五入到小数点后 1
【发布时间】：2020-06-21 13:47:26
【问题描述】：

尝试使用np.random.random生成数字：

for portfolio in range(2437):
    weights = np.random.random(3)
    weights /= np.sum(weights)

    print(weights)

它按预期工作：

[0.348674 0.329747 0.321579]
[0.215606 0.074008 0.710386]
[0.350316 0.589782 0.059901]
[0.639651 0.025353 0.334996]
[0.697505 0.171061 0.131434]
.
.
.
.

但是，我如何更改数字，以使每行限制为 1 个小数，例如：

[0.1 0.2 0.7]
[0.2 0.2 0.6]
[0.5 0.4 0.1]
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【问题讨论】：

注意，如果你真的想对它们进行四舍五入，然后在四舍五入后使用它们，你会极大地改变数字的分布。 F.e.，对于 bin [0.0...0.05) 中的所有数字，您将得到 0.0，bin 宽度为 0.05。但是0.1 的可能性是两倍，因为它将为 bin [0.05...0.15) 中的所有数字返回，bin 宽度为 0.1。 1.0 会遭受同样的命运，0.9、0.8 等概率的一半

标签： python random numbers

【解决方案1】：

你可以使用

In [1]: weights.round(1)
Out[2]: array([0.4, 0.5, 0.2])

round 的参数是您想要的小数位数。它还接受否定参数，即四舍五入到大于 1 的 10 次方：

In [2]: np.array([123, 321, 332]).round(-1)
Out[2]: array([120, 320, 330])

【讨论】：

【解决方案2】：

仅用于可视化，您可以使用np.set_printoptions：

import numpy as np
np.set_printoptions(precision=1, suppress=True)

np.random.rand(4, 4)

array([[0.8, 0.8, 0.3, 0.3],
       [0.1, 0.2, 0. , 0.2],
       [0.8, 0.2, 1. , 0.2],
       [0.2, 0.7, 0.6, 0.2]])

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试np.round:

weights  = np.round(weights, 1)

【讨论】：

【解决方案4】：

也许我的回答不是最有效的，但确实如此：

for portfolio in range(2437):
    weights = np.random.random(3)
    weights /= np.sum(weights)
    t_weights = []
    for num in weights:
        num *= 10
        num = int(num)
        num = float(num) / 10
        t_weights.append(num)
    weights = t_weights

    print(weights)

【讨论】：