Question

如果我有这样的numpy数组：

[2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01]

如何移动小数点并格式化数字，以便最终得到像这样的numpy数组：

[21.53, 8.13, 3.97, 10.08]

np.around(a, decimals=2)只给了我[2.15300000e+01, 8.13000000e+00, 3.97000000e+00, 1.00800000e+01]我不想要的东西，我还没有找到另一种方法。

Answer 1

为了以任意格式制作numpy display float数组，您可以定义一个自定义函数，该函数将float值作为输入并返回格式化字符串：

In [1]: float_formatter = lambda x: "%.2f" % x

这里f表示定点格式（不是'科学'），.2表示两位小数（您可以阅读有关字符串格式here的更多信息）。

让我们用浮点值测试它：

In [2]: float_formatter(1.234567E3)
Out[2]: '1234.57'

要以这种方式numpy打印所有浮点数组，可以将formatter=参数传递给np.set_printoptions：

In [3]: np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})

现在numpy将以这种方式打印所有浮点数组：

In [4]: np.random.randn(5) * 10
Out[4]: array([5.25, 3.91, 0.04, -1.53, 6.68]

请注意，这只会影响numpy数组，而不会影响标量：

In [5]: np.pi
Out[5]: 3.141592653589793

它也不会影响非浮点数，复杂的浮点数等 - 您需要为其他标量类型定义单独的格式化程序。

您还应该知道， only 会影响numpy如何显示浮点值 - 计算中使用的实际值将保持其原始精度。

例如：

In [6]: a = np.array([1E-9])

In [7]: a
Out[7]: array([0.00])

In [8]: a == 0
Out[8]: array([False], dtype=bool)

numpy打印a，好像它等于0，但它不是 - 它仍然等于1E-9。

如果您确实希望以影响计算方式的方式对数组中的值进行舍入，则应使用np.round，正如其他人已经指出的那样。

Answer 2

您会混淆实际精度和显示精度。十进制舍入不能完全用二进制表示。你应该试试：

> np.set_printoptions(precision=2)
> np.array([5.333333])
array([ 5.33])

Answer 3

您可以使用圆形功能。这里有一些例子

numpy.round([2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01],2)
array([ 21.53,   8.13,   3.97,  10.08])

如果你想改变只显示表示，我会不建议全局改变打印格式，如上所述。我会将输出格式化。

>>a=np.array([2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01])
>>> print [ "{:0.2f}".format(x) for x in a ]
['21.53', '8.13', '3.97', '10.08']

Answer 4

[ round(x,2) for x in [2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01]]

格式化numpy数组中的浮动

4 个答案: