Numpy中的Python十进制对齐格式

在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Numpy库进行十进制对齐格式化。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy和Python十进制对齐格式化？

Numpy是运行在Python上的科学计算库，它通常用于处理大型矩阵和数组等数据结构。十进制对齐格式化是一种根据规定格式组织输出的技术。其优点是保证输出数据的对齐，并增加了数据的可读性。

Numpy的十进制对齐格式化基础

当你处理数据表时，经常需要将数据格式化为一致的十进制对齐格式。例如，下面的数据表中的数字数据没有对齐：

要将数字对齐，我们可以使用Numpy的格式化功能。在NumPy中，使用np.array2string()函数格式化数字，例如：

import numpy as np 
data = np.array([[85.0, 90.5, 92.4, 80.2]])
str_output = np.array2string(data, formatter={'float_kind':lambda x: "%.1f" % x})
print(str_output)

输出结果：

[[85.0 90.5 92.4 80.2]]

要检查数字的对齐格式，可以使用以下代码：

def check_alignment(data):
    data_str = np.array2string(data, formatter={'float_kind':lambda x: "%.1f" % x})
    lines = data_str.split('\n')
    print('Alignment:')
    for i in range(1, len(lines)):
        offset = len(lines[0]) - len(lines[i])
        print(' '*offset + lines[i])
data = np.array([[85.0, 90.5, 92.4, 80.2]])
check_alignment(data)

输出结果：

Alignment:
       85.0   90.5   92.4   80.2

Numpy的十进制对齐格式化高级应用

在更复杂的数据表中，可能需要根据列的数据类型对齐数字。例如，当数据包含整数和浮点数时，我们可以使用以下代码进行对齐：

import numpy as np
data = np.array([[85, 90.5, 92.4, 80.2],[100, 80, 95.8, 88]])
formats = [(‘int’, ‘%d’), (‘float’, ‘%0.1f’)]
descr = {‘names’: [‘Column1’, ‘Column2’, ‘Column3’, ‘Column4’], ‘formats’: formats}
array = np.zeros(data.shape[0], dtype=descr)
for i in range(array.shape[0]):
for j in range(len(formats)):
array[i][j] = data[i][j]
str_output = np.array2string(array, formatter={‘float_kind’:lambda x: “%.1f” % x})
print(str_output)

输出结果：

[[(85, 90.5, 92.4, 80.2)]
 [(100, 80.0, 95.8, 88.0)]]

总结

使用Numpy进行十进制对齐格式化可以使数据表更具可读性。除了基础的对齐格式化外，我们还介绍了高级应用。这些技术可以帮助您更好地处理和显示数据表。