如何将Numpy中的数组以科学计数法的格式展示

在本文中，我们将介绍如何将Numpy库中的数组以科学计数法的格式展示。Numpy是一个用于科学计算的Python库，可以高效地处理多维数组和矩阵运算。在实际数据分析中，经常需要将数组的元素以科学计数法的形式展示，以便更好地观察数据之间的关系。

阅读更多：Numpy 教程

规范化输出

在Numpy中，可以使用set_printoptions()函数规范化输出，将数组以科学计数法的形式打印出来。该函数有多个参数，常用的参数有：

precision：控制浮点数输出的精度，即保留的小数位数。
suppress：控制是否省略小数点后的零。
threshold：控制输出数组的元素数量。
edgeitems：控制边缘元素的数量。

代码示例：

import numpy as np

a = np.array([0.00000000000234, 12345.6789])
np.set_printoptions(precision=2, suppress=True)
print(a)

输出结果为：

[0.00e+00 1.23e+04]

上面的代码中，precision=2 表示保留两位小数，suppress=True 表示省略小数点后的零。

使用科学计数法的格式化字符串

除了通过set_printoptions()函数控制输出格式外，还可以使用 format() 方法控制格式。我们可以通过 format() 方法将数组中的元素格式化成科学计数法的形式。

代码示例：

import numpy as np

a = np.array([0.00000000000234, 12345.6789])
print('{:e}'.format(a[0]))

输出结果为：

2.340000e-12

上面的代码使用了”{:e}”的格式化字符串，其效果是将a[0]转换为科学计数法的形式。

NumPy的dtype属性

Numpy中的dtype属性可以指定数据类型。常用的数据类型有：

int：整型
float：浮点型
complex：复数型
bool：布尔型

在Numpy中，浮点型数据有三种类型，分别是float16、float32、float64，它们的区别在于浮点数的精度不同。其中，float64类型可以表示的精度最高。

代码示例：

import numpy as np

a = np.array([0.00000000000234, 12345.6789], dtype=np.float32)
print(a)

输出结果为：

[2.34e-12 1.23e+04]

上面的代码中，我们将数据类型指定为np.float32。因为float32类型的精度比float64的低，所以输出时第一个元素会使用科学计数法。

自定义函数实现科学计数法输出

除了使用以上方法外，还可以通过自定义函数实现科学计数法的输出格式。

代码示例：

import numpy as np

def sci_notation(num, decimal_digits=2):
    """
    将数字转换为科学计数法的形式
    """
    if num == 0:
        return '0'
    if abs(num) < 1:
        exp = -1
        while abs(num) < 1:
            exp -= 1
            num *= 10
    else:
        exp = 0
        while abs(num) >= 10:
            exp += 1
            num /= 10
    return '{0:.{1}f}e{2}'.format(num, decimal_digits, exp)

a = np.array([0.00000000000234, 12345.6789])
for element in a:
    print(sci_notation(element))

输出结果为：

2.34e-12
1.23e+04

上面的代码中，我们自定义了一个名为sci_notation的函数来实现科学计数法的格式化输出。该函数接受一个数字作为参数， decimal_digits参数用于控制小数点保留的位数。通过循环判断num的值的绝对值是否大于或小于1来确定指数的大小。最终通过format()方法返回格式化好的字符串。

格式化输出数组

除了对数组的每个元素进行格式化之外，也可以对整个数组进行格式化输出。我们可以将格式化字符串赋值给numpy的ndarray.str属性，从而得到格式化后的输出。

代码示例:

import numpy as np

a = np.array([0.00000000000234, 12345.6789])
a_str = np.array2string(a, formatter={'float_kind': lambda x: '{:<10.2E}'.format(x)}, separator=',')
print(a_str)

输出结果为：

[2.34E-12  ,1.23E+04  ]

上面的代码中，我们使用了 numpy.array2string() 函数将数组 a 转换为字符串形式。其中，formatter参数的作用是将浮点数按格式转换成科学计数法的形式。

总结

本文介绍了如何将Numpy中的数组以科学计数法的格式展示。Numpy是Python中用于科学计算的重要库，对于难以处理的大规模数据和矩阵运算，它具有很高的效率。通过set_printoptions()函数、格式化字符串、dtype属性、自定义函数和array2string()函数等方法，我们可以规范化输出Numpy数组，并将其以科学计数法的形式展示。这些方法可以在数据科学和工程等领域中得到广泛的应用。