精确打印 NumPy 数组并抑制科学记数法
使用浮点数的 NumPy 数组时,通常会因大量小数而遇到可读性问题地点和科学记数法的使用。为了解决这个问题,可以采用类似于 Python 格式化字符串操作的方式来格式化数组打印。
使用 numpy.set_printoptions
numpy.set_printoptions 函数允许您自定义精度和抑制打印 NumPy 数组的科学记数法。
将精度设置为例如三位小数地方,使用:
np.set_printoptions(precision=3)
要抑制小数字的科学记数法,请使用:
np.set_printoptions(suppress=True)
使用 numpy.printoptions 上下文管理器
在 NumPy 版本 1.15 中。 0 及更高版本,您可以使用 numpy.printoptions 上下文管理器来应用打印选项本地:
with np.printoptions(precision=3, suppress=True): print(x)
使用格式化程序参数自定义格式
为了防止浮点数末尾的零被截断,您可以使用格式化程序参数:
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format})
这允许您为每种类型指定格式函数。在此示例中,格式函数保留尾随零。
以上是如何通过控制精度和科学记数法抑制来漂亮打印 NumPy 数组?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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