精度と科学表記法の抑制を備えたきれいに印刷された NumPy 配列
浮量の NumPy 配列を操作する場合、長すぎる 10 進数による可読性の問題がよく発生します。場所と科学的表記法の使用。これに対処するために、Python の書式設定された文字列操作と同様の方法で配列の出力を書式設定することができます。
numpy.set_printoptions の使用
numpy.set_printoptions 関数を使用すると、配列の精度と抑制をカスタマイズできます。印刷された NumPy 配列の科学表記法。
精度を設定するには、たとえば、小数点以下 3 桁の場合は、次を使用します。
np.set_printoptions(precision=3)
小さい数値の科学的表記法を抑制するには、次を使用します。
np.set_printoptions(suppress=True)
numpy.printoptions コンテキスト マネージャーの使用
NumPy バージョン 1.15.0 以降では、numpy.printoptions コンテキスト マネージャーを使用して印刷オプションを適用できますローカル:
with np.printoptions(precision=3, suppress=True): print(x)
フォーマッタ パラメータによるカスタム書式設定
浮動小数点の末尾からゼロが切り捨てられるのを防ぐには、フォーマッタ パラメータを使用できます:
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format})
これにより、タイプごとにフォーマット関数を指定できます。この例では、format 関数は末尾のゼロを保持します。
以上が制御された精度と科学表記法を抑制して NumPy 配列をきれいに印刷するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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