예쁜 인쇄 NumPy 배열: 과학 표기법 방지 및 정확성 보장
NumPy 배열은 일반적으로 과학 표기법의 소수점으로 표시되므로 해석하기 어렵습니다. 가독성을 위해 배열 형식을 지정하려면 다음 해결 방법을 고려하세요.
numpy.set_printoptions 사용
numpy.set_printoptions 함수를 사용하면 배열의 인쇄 옵션을 수정할 수 있습니다. 원하는 소수 자릿수로 정밀도를 설정하면 원하는 대로 부동 소수점 형식을 지정할 수 있습니다. 또한 억제를 True로 설정하면 작은 숫자에 대한 과학적 표기법이 제거됩니다.
import numpy as np x = np.random.random(10) np.set_printoptions(precision=3, suppress=True) print(x) # Prints [0.073 0.461 0.689 ...]
컨텍스트 관리자 사용
NumPy 1.15.0 이상에서는 다음에 대한 컨텍스트 관리자를 제공합니다. numpy.printoptions. 이 컨텍스트 내에서 모든 인쇄 작업은 지정된 인쇄 옵션을 사용합니다.
with np.printoptions(precision=3, suppress=True): print(x) # Within the context, options are set print(x) # Outside the context, options are back to default.
후행 0 제거 방지
후행 0을 유지하려면 np의 포맷터 매개변수를 사용합니다. .set_printoptions. 이를 통해 각 데이터 유형에 대한 사용자 정의 형식 함수를 정의할 수 있습니다.
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format}) print(x) # Prints [0.078 0.480 0.413 ...]
위 내용은 과학적 표기법 없이 NumPy 배열을 예쁘게 인쇄하고 정밀도를 유지하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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