将 numpy 舍入到最近的步骤

我想知道如何将 numpy 中的数字舍入到上限或下限阈值，该阈值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 且步长等于 50，我需要将 123 舍入到最接近的 150 或 100，在本例中为 100。我得出了下面的函数，它可以完成这项工作但我想知道是否有更好、更简洁的方法来做到这一点。

提前致谢，

Paolo

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)

pb360 的解决方案要好得多，使用 python3 中内置 round 的第二个参数。

我认为你不需要numpy:

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

here a是一个数字，如果你想向量化这个函数你只需要替换round with np.round and float(a) with np.array(a, dtype=float)