在 Numpy 中，我们经常需要对数组进行 round 操作，比如对一个数组进行四舍五入或者向下取整等操作。然而， Numpy 中并没有 round 方法，这是为什么呢？

首先，我们需要了解 round 方法的定义。在 Python 中，round 方法是一个内置函数，用于对一个实数进行四舍五入操作。其定义如下：

round(x)

然而，在 Numpy 中，我们无法使用 round 方法对一个数组进行四舍五入操作，因为 Numpy 中的数组是多维数组，无法像 Python 中的数组一样进行四舍五入操作。

那么，我们该如何对一个多维数组进行四舍五入操作呢？

一种可行的方法是使用 Numpy 的 slice 功能，对数组进行截断操作，然后对截断后的数组进行四舍五入操作。例如，如果我们有一个多维数组，想要对其中某个维度进行四舍五入操作，我们可以使用以下代码：

import numpy as np

# 创建一个多维数组
arr = np.random.rand(5, 4)

# 对数组的第二维度进行四舍五入操作
arr_rounded = arr[:, np.round(arr[:, 1])]

在这个例子中，我们使用 Numpy 的 slice 功能对数组的第二维度进行截断，然后对截断后的数组进行四舍五入操作，最终得到了一个四舍五入后的数组。

另外，我们还可以使用 Numpy 的数学函数来对数组进行四舍五入操作。例如，如果我们有一个数组，需要对其中某个元素进行四舍五入操作，我们可以使用以下代码：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 对数组的第二维度进行四舍五入操作
arr_rounded = arr[:, np.round(arr[:, 1])]

在这个例子中，我们使用 Numpy 的 round 函数对数组的第二维度进行四舍五入操作，最终得到了一个四舍五入后的数组。

总结起来，在 Numpy 中，我们无法使用 round 方法对一个数组进行四舍五入操作。但是，我们可以使用 Numpy 的 slice 功能或者数学函数来对数组进行四舍五入操作，从而实现我们的需求。