Функция numpy.ceil()

Введение

В этом практическом занятии вы научитесь использовать функцию numpy.ceil() из библиотеки Numpy. Функция numpy.ceil() используется для возврата округления вверх элементов массива. Округление вверх любого скалярного значения x - это наименьшее целое число i такое, что i >= x. С другими словами, ближайшее большее целое значение - это значение округления вверх.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук, чтобы получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортировать библиотеку Numpy

Прежде чем использовать функцию numpy.ceil(), нам нужно импортировать библиотеку Numpy. Используйте следующий фрагмент кода для импорта numpy:

import numpy as np

Пример с положительными значениями

В этом примере мы создадим массив с положительными значениями и применим к нему функцию numpy.ceil().

a = [1.90,2.3,0.6788]
y = np.ceil(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

Результат:

the output after applying ceil() is:
[2. 3. 1.]

Пример с отрицательными значениями

В этом примере мы создадим массив с отрицательными значениями и применим к нему функцию numpy.ceil(). Обратите внимание, что когда мы находим значение округления вверх для отрицательного числа, то для числа, например, -1.9, большим целым числом не будет -2, а будет -1.

a = [-1.90,-2.3,-0.6788,12.34]
y = np.ceil(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

Результат:

the output after applying ceil() is:
[-1. -2. -0. 13.]

Пример с большим массивом

В этом примере мы создадим большой массив и применим к нему функцию numpy.ceil().

a = np.random.rand(10)*10
y = np.ceil(a)
print("Original Array: ")
print(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

Результат:

Original Array:
[3.28429956 5.4691611  2.30726608 9.89976363 9.89927599 7.34843176
 2.20207494 5.91541854 2.93295467 2.26747722]
the output after applying ceil() is:
[ 4.  6.  3. 10. 10.  8.  3.  6.  3.  3.]

Пример с массивом, не содержащим вещественных чисел

В этом примере мы создадим массив, не содержащий вещественных чисел, и применим к нему функцию numpy.ceil().

a = [1, 2, 3, 4, 5]
y = np.ceil(a)
print("the output after applying ceil() is:")
print(y)

Результат:

the output after applying ceil() is:
[1. 2. 3. 4. 5.]

Резюме

В этом практическом занятии вы узнали, как использовать функцию numpy.ceil() из библиотеки Numpy. Мы рассмотрели ее синтаксис, параметры, а также значение, возвращаемое этой функцией, и привели несколько полезных примеров, чтобы помочь вам понять, как использовать эту функцию. Функция numpy.ceil() может быть использована для нахождения наименьшего целого числа, которое больше или равно значениям входного массива.