Question

我在Python中有一个numpy浮点数组。

当我打印数组时，第一个值是：

[7.14519700e+04, ....

但是，如果我打印出它自己的第一个值，则打印输出为：

71451.9699799

显然这些数字应该是相同的，所以我只是想知道，数组只是向我展示了该元素的圆形版本？这里的第二个数字有12个有效数字，第一个数字只有9个。

我想我只是想知道为什么这些数字不同？

Answer 1

它只是在打印中，而不是在存储中。唯一的混淆可能是因为第一个例子使用numpy的打印精度设置，第二个例子是一般python的打印设置。

您可以调整numpy精度并按

打印

numpy.set_printoptions(precision=20)
print myarray`

（根据您的需要调整精度），或选择标准python格式打印中的有效数字：

print ('%.20f' % myarray[0])

数字的内部表示始终相同。

Answer 2

numpy数组中的类型定义良好。您可以通过检查数组的numpy.dtype属性来获取它们的存储方式。

例如：

import numpy
a = numpy.zeros(10)
print a.dtype

将显示float64，即64位浮点数。

您可以使用常用的dtype参数或dtype type对象（即生成dtype的对象）显式指定数组的类型。

a = numpy.zeros(10, dtype='complex32') # a 32-bit floating point
b = numpy.longdouble(a) # create a long-double array from a

关于打印，这只是一个格式问题。您可以使用numpy.set_printoptions：

来调整numpy如何打印数组

>>> a = numpy.random.randn(3) # for interest, randn annoyingly doesn't support the dtype arg
>>> print a
[ 0.12584756  0.73540009 -0.17108244 -0.96818512]
>>> numpy.set_printoptions(precision=3)
>>> print a
[ 0.126  0.735 -0.171 -0.968]

numpy数组元素自动舍入？

2 个答案: