Python：numpy.around()和numpy.repeat()

前言

最近在做一个小测试，由于数据的获取原因以及为了方便检测，需要将已有开源模型进行一些修改，
分别是：

• 对模型输出的numpy数据进行确定精度操作，即限制输出为小数点后几位
• 测试需要的是(32, 4096)格式的数据，目前拥有的是(1, 4096)，为方便测试，直接将已有数据进行复制

两个函数均对numpy.array数据进行操作

numpy.around()确定输出精度

numpy.around(a, decimals=0, out=None)
decimals确定保留几位小数，当为负数时，则对小数点左边的数据进行操作

>>>test = numpy.array([0.12345])
>>>print(numpy.around(test,decimals=2))
[0.12]
>>>test2 = numpy.array([12.345])
>>>print(numpy.around(test2,decimals=-1)) 
[10.]

numpy.repeat()进行复制

有两种用法，分别：

>>>test3 = numpy.zeros([2,3])
>>>print(test3.shape)
>>>test3 = test3.repeat(3, axis=0) # 第零维重复三遍
>>>print(test3.shape)
(2, 3)
(6, 3)

>>>test4 = numpy.zeros([2,3])
>>>print(numpy.repeat(test4,3,axis=0).shape)  # 第零维重复三遍
(6, 3)