Python 有没有办法定制numpy.rint功能？

我有一个numpy数组

a = np.array([[[0.23,0.81],[0.9,0],[1,0.51]], [[0.3,0.75],[0.1,0.2],[1,0.50]]])

要将其四舍五入为整数，有一个函数numpy.rint

a_round = np.rint(a)

该值大于0.5时向上舍入，小于0.5时向下舍入。所以我的输出是：

[0.1.][1.0.][1.1.]]

[0.1.][0.0.][1.0.]]

问题是，有没有办法定制汇总逻辑？例如，如果要在值大于.3时向上取整，在值小于0.3时向下取整，可以使用：

>> a = np.array([[[0.23,0.81],[0.9,0],[1,0.51]], [[0.3,0.75],[0.1,0.2],[1,0.50]]])
array([[[0.23, 0.81],
        [0.9 , 0.  ],
        [1.  , 0.51]],

       [[0.3 , 0.75],
        [0.1 , 0.2 ],
        [1.  , 0.5 ]]])

>> np.rint(a)
array([[[0., 1.],
        [1., 0.],
        [1., 1.]],

       [[0., 1.],
        [0., 0.],
        [1., 0.]]])

>> np.where(a<0.3, np.floor(a), np.ceil(a))
array([[[0., 1.],
        [1., 0.],
        [1., 1.]],

       [[1., 1.],
        [0., 0.],
        [1., 1.]]])

>a=np.array（[[0.23,0.81]，[0.9,0]，[1,0.51]，[0.3,0.75]，[0.1,0.2]，[1,0.50]）
数组（[[0.23,0.81]，
[0.9 , 0.  ],
[1.  , 0.51]],
[[0.3 , 0.75],
[0.1 , 0.2 ],
[1.  , 0.5 ]]])
>>np.rint（a）
数组（[[0,1.]，
[1., 0.],
[1., 1.]],
[[0., 1.],
[0., 0.],
[1., 0.]]])
>>np.其中（a可用于：

>> a = np.array([[[0.23,0.81],[0.9,0],[1,0.51]], [[0.3,0.75],[0.1,0.2],[1,0.50]]])
array([[[0.23, 0.81],
        [0.9 , 0.  ],
        [1.  , 0.51]],

       [[0.3 , 0.75],
        [0.1 , 0.2 ],
        [1.  , 0.5 ]]])

>> np.rint(a)
array([[[0., 1.],
        [1., 0.],
        [1., 1.]],

       [[0., 1.],
        [0., 0.],
        [1., 0.]]])

>> np.where(a<0.3, np.floor(a), np.ceil(a))
array([[[0., 1.],
        [1., 0.],
        [1., 1.]],

       [[1., 1.],
        [0., 0.],
        [1., 1.]]])

>a=np.array（[[0.23,0.81]，[0.9,0]，[1,0.51]，[0.3,0.75]，[0.1,0.2]，[1,0.50]）
数组（[[0.23,0.81]，
[0.9 , 0.  ],
[1.  , 0.51]],
[[0.3 , 0.75],
[0.1 , 0.2 ],
[1.  , 0.5 ]]])
>>np.rint（a）
数组（[[0,1.]，
[1., 0.],
[1., 1.]],
[[0., 1.],
[0., 0.],
[1., 0.]]])
>>np.其中（awhere）是通过将布尔值转换为浮点值，对[0,1]范围内的数字执行此操作的另一种简单方法：

>> (a>=0.3).astype(np.float)

array([[[0., 1.],
        [1., 0.],
        [1., 1.]],

       [[1., 1.],
        [0., 0.],
        [1., 1.]]])

其中，通过将布尔值转换为浮点值，对[0,1]范围内的数字执行此操作的另一种简单方法是：

>> (a>=0.3).astype(np.float)

array([[[0., 1.],
        [1., 0.],
        [1., 1.]],

       [[1., 1.],
        [0., 0.],
        [1., 1.]]])