在使用numpy中，有一个需求是想将float32数据的小数截取一下，以减少所占内存，节省空间以及减少后续的计算时间。
numpy中有一些函数是可以定义精度的：
np.around(): 四舍五入，可指定精度np.floor()：向下取整数np.ceil()：向上取整数
按照上述的需求，应该采用 np.around()
np.around(a, decimals=0, out=None)
- a：是输入的numpy数组
- decimals是要保持的小数位数。默认值为0，如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置
在使用 np.around()函数之后，能够很好的完成上述需求，但是在转换成list格式保持成json文件就出现问题了：
import numpy as np
n = (np.random.random(10) * 30).astype(np.float32)
n2 = np.around(n, 2)
print(n2)
n2_list = n2.tolist()
print(n2_list)
可以看到，转成list之后小数点又不是想要保存的两位小数了，原因查了一下是，是格式的问题。
- numpy中浮点数一般是使用的np.float32
- python中浮点数一般是使用的float64，更精确一些，因此会出现上述问题
精度其实并没有被丢失，而是numpy的方式保存的精度要差一些，转化成list之后，float64有更为精确的表示。
对转成list的数据再做一次精度设置
n2_list2 = [round(i, 2) for i in n2_list]
print(n2_list2)
import json
json.dumps(n2_list2)
Original: https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/122439405
Author: uncle_ll
Title: numpy格式转化成list后小数位发生变化
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