如何用NumPy抑制小数的科学符号的使用
有时我们有一些科学符号的元素,为了简单起见,我们必须压制科学符号。为了这个目的,我们调用一个名为numpy.set_printoptions()的函数。这个函数将有助于抑制科学符号和显示一定精度的数字。
语法: numpy.set_printoptions(precision=None,threshold=None,edgeitems=None,linewidth=None, suppress=None,nanstr=None,infstr=None,formatter=None,sign=None,floatmode=None,*,legacy=None)
参数:
- precision: 浮点输出的精度位数(默认为8)。
- suppress: 如果是True,总是使用定点符号打印浮点数,如果是False,那么当最小的数字的绝对值<1e-4时就使用科学符号。
其余的参数是可选的。
示例 1:
# Importing Numpy library
import numpy as np
# Creating a 1-D Numpy array
num = np.array([1.8e-10, 1.586, 150.45, 0.2855])
# Suppressing 1-D numpy array with precision 2
# using numpy.set_printoptions()
print("Numpy array values with precision 2:\n")
np.set_printoptions(precision = 2, suppress = True)
print(num)
输出:
在上面的例子中,我们抑制了精度为2的一维NumPy数组元素的科学符号。
示例 2:
# Importing Numpy library
import numpy as np
# Creating a 2-D Numpy array
num = np.array([[3.1415, 2.7182],
[6.6260e-34, 6.6743e-11]])
# Suppressing 2-D numpy array with precision 3
# using numpy.set_printoptions()
print("Numpy array values with precision 3:\n")
np.set_printoptions(precision = 3, suppress = True)
print(num)
输出:
在上面的例子中,我们对精度为3的二维NumPy数组的元素抑制了科学符号。
示例 3:
# Importing Numpy library
import numpy as np
# Creating a 3-D Numpy array
num = np.array([[[3.141527, 2.718283],
[6.6268574, 6.6743e-11]],
[[34.8454, 8.6260e-34],
[7, 8]]])
# Suppressing 3-D numpy array with precision 4
# using numpy.set_printoptions()
print("Numpy array values with precision 4:\n")
np.set_printoptions(precision = 4, suppress = True)
print(num)
输出:
在上面的例子中,我们抑制了精度为4的3-D NumPy数组元素的科学符号。