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:

如何用NumPy抑制小数的科学符号的使用？

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:

如何用NumPy抑制小数的科学符号的使用？

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)