极客笔记如何使用NumPy抑制对小数的科学计数法使用？
在使用NumPy数组时，您可能会遇到以科学计数法表示的小数。尽管这种紧凑的表示方法有优势，但解读或比较值可能很困难。本指南深入探讨了四种不同的技术，以降低NumPy数组中小数使用科学计数法的情况：使用numpy.vectorize结合字符串格式化、利用numpy.ndarray.round、利用字符串格式化和利用numpy.set_printoptions。示例将阐述这些方法，讨论各自的优缺点，并提供全面的理解。
方法一：使用numpy.vectorize和字符串格式化
当结合字符串格式化时，numpy.vectorize函数可以抑制NumPy数组中的科学计数法。这种方法适用于对每个元素应用特定格式的情况，从而产生一个新的格式化字符串数组。
语法
formatted_array = numpy.vectorize('{:.Nf}'.format)(array)
在这里，N表示要保留的小数位数，'{:.Nf}’表示带有N位小数的浮点数的字符串格式化语法。numpy.vectorize函数将字符串格式应用于每个元素。
示例
在下面的示例中，我们使用微小的数字构建了一个NumPy数组，并使用带有字符串格式的numpy.vectorize来减少科学计数法。
import numpy as np
array = np.array([1e-10, 2e-10, 3e-10])
formatted_array = np.vectorize('{:.10f}'.format)(array)
print(formatted_array)
输出结果
['0.0000000001' '0.0000000002' '0.0000000003']
优点
- 将特定的格式应用于每个元素。
-
适应其他格式要求。
缺点
- 输出一个字符串数组，不适用于进一步的数值操作。
方法2：使用numpy.ndarray.round
numpy.ndarray.round函数可以将NumPy数组元素四舍五入到指定的小数位数，有效地减少科学计数法。这种方法对于保留输出为具有数值的NumPy数组很有用。
语法
rounded_array = array.round(N)
在此，N代表要保留的小数位数。round函数将每个元素四舍五入到N位小数。
示例
在下面的示例中，我们创建一个NumPy数组并使用numpy.ndarray.round函数来缩小科学计数法表示的数字。
import numpy as np
array = np.array([1e-10, 2e-10, 3e-10])
rounded_array = array.round(10)
print(rounded_array)
输出
[0.0000000001 0.0000000002 0.0000000003]
优点
- 将输出保留为具有数值的NumPy数组。
-
适用于进一步的数值操作。
缺点
- 不适用于特定的字符串格式要求。
3：使用字符串格式化
字符串格式化方便地对NumPy数组中的每个元素进行格式化，抑制科学计数法。这种方法类似于使用numpy.vectorize和字符串格式化，但使用了列表推导。
语法
formatted_array = ['{:.Nf}'.format(x) for x in array]
在这里，N代表要保留的小数位数，'{:.Nf}’表示使用N位小数的浮点数的字符串格式化语法。列表推导将字符串格式应用于每个元素。
例子
在下面的例子中，我们创建了一个包含小数字的NumPy数组，并利用字符串格式化来减少科学计数法的使用。
import numpy as np
array = np.array([1e-10, 2e-10, 3e-10])
formatted_array = ['{:.10f}'.format(x) for x in array]
print(formatted_array)
输出
['0.0000000001', '0.0000000002', '0.0000000003']
优点
- 为每个元素提供特定的格式化应用。
-
适应替代格式化要求。
缺点
- 输出字符串列表，不适合进一步的数值运算。
方法4：使用numpy.set_printoptions
numpy.set_printoptions函数可以为NumPy数组设置全局打印选项，包括减少科学计数法。这种方法有助于修改代码中所有NumPy数组的默认打印行为。
语法
np.set_printoptions(suppress=True, precision=N)
在这里，suppress=True禁用科学计数法，precision=N设置要保留的小数位数。
样例
在下面的例子中，我们创建一个包含小数的NumPy数组，并使用numpy.set_printoptions来减少科学计数法的使用。
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True, precision=10)
array = np.array([1e-10, 2e-10, 3e-10])
print(array)
输出
[0.0000000001 0.0000000002 0.0000000003]
优点
- 修改代码中所有NumPy数组的默认打印行为。
-
输出仍然是具有数值的NumPy数组，适合进一步进行数值操作。
缺点
- 影响代码中所有NumPy数组，在特定情况下可能会产生不希望的影响。
-
如果输出需要特定的字符串格式，则可能不适用。
结论
在本指南中，我们探讨了使用各种技术来减少NumPy数组中微小数字的科学计数法用法。我们研究了使用字符串格式化的numpy.vectorize，利用numpy.ndarray.round，利用字符串格式化和利用numpy.set_printoptions等方法。每种方法都提供了一种简单高效的方法来显示不带科学计数法的NumPy数组，具体取决于您的特定需求和偏好。
通过了解每种方法的优点和缺点，您可以选择最适合您特定需求的方法。