在numpy到最近的一步

Question

我想知道如何将numpy中的数字舍入到上限或下限阈值,这是预定义步长的函数.希望以更清晰的方式说明,如果我有数字123和步长等于50,我需要将123舍入到最接近的150或100,在这种情况下为100.我出来的功能下面是哪个工作但我想知道是否有一种更好,更有吸引力的方式来做到这一点.

提前致谢,

保罗

def getRoundedThresholdv1(a, MinClip):
    import numpy as np
    import math
    digits = int(math.log10(MinClip))+1
    b = np.round(a, -digits)
    if b > a:  # rounded-up
        c = b - MinClip
        UpLow = np.array((b,c))
    else:  # rounded-down
        c = b + MinClip
        UpLow = np.array((c,b))
    AbsDelta = np.abs(a - UpLow)
    return UpLow[AbsDelta.argmin()]




getRoundedThresholdv1(143, 50)

Answer 1

我想你不需要numpy:

def getRoundedThresholdv1(a, MinClip):
    return round(float(a) / MinClip) * MinClip

这里a是一个单一的数字,如果你想向量化此功能,您只需要更换round与np.round和float(a)与np.array(a, dtype=float)

Answer 2

摘要：这是一种正确的方法，最上面的答案有不起作用的情况：

def round_step_size(quantity: Union[float, Decimal], step_size: Union[float, Decimal]) -> float:
    """Rounds a given quantity to a specific step size
    :param quantity: required
    :param step_size: required
    :return: decimal
    """
    precision: int = int(round(-math.log(step_size, 10), 0))
    return float(round(quantity, precision))

我的声誉太低，无法对 Ruggero Turra 的最佳答案发表评论并指出问题。然而，它也有不起作用的情况，例如：

def getRoundedThresholdv1(a, MinClip):
    return round(float(a) / MinClip) * MinClip

getRoundedThresholdv1(quantity=13.200000000000001, step_size=0.0001)

无论使用 numpy 还是标准库回合，都会立即返回 13.200000000000001。我什至通过对该功能进行压力测试都没有发现这一点。它只是在生产代码中使用它时出现并抛出错误。

请注意，此答案的全部功劳来自开源 github 存储库，该存储库不是我在此处找到的