漂亮打印的 NumPy 数组:避免科学记数法并确保精度
NumPy 数组通常以科学记数法显示小数,这使得它们难以解释。要格式化数组以提高可读性,请考虑以下解决方案:
使用 numpy.set_printoptions
numpy.set_printoptions 函数允许您修改数组的打印选项。通过将精度设置为所需的小数位数,您可以根据需要格式化浮点数。此外,将抑制设置为 True 会删除小数字的科学记数法。
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 ...]
使用上下文管理器
NumPy 1.15.0 及更高版本提供了一个上下文管理器numpy.printoptions。在此上下文中,任何打印操作都将使用指定的打印选项。
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.
防止删除尾随零
要保留尾随零,请使用 np 的格式化程序参数.set_printoptions。这允许您为每种数据类型定义自定义格式函数。
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format}) print(x) # Prints [0.078 0.480 0.413 ...]
以上是如何在没有科学记数法的情况下漂亮地打印 NumPy 数组并保持精度?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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