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14_NumPy数组ndarray的显示格式（位数，指数符号，零填充等）的指定
通过print（）显示NumPy数组ndarray时，可以通过numpy.set_printoptions（）来更改显示格式（位数，指数符号，零填充等）。 设置后，脚本将使用该设置。 np.set_printoptions（）的设置是通过print（）显示时的设置，原始ndarary本身的值不会更改。 在此： 指定小数点后的位数（precision, floatmode）使用/不使用指数表示法（suppress）各种类型的格式指定（formatter） 指定小数点后的位数指数整数零填充对以上内容进行说明。 指定小数点后的位数（precision, floatmode） precision使用参数precision指定小数点后的位数。 可以使用np.get_printoptions（）显示当前设置。每个参数的值以字典dict格式返回。 import numpy as np print(np.get_printoptions()) # {'edgeitems': 3, 'threshold': 1000, 'floatmode': 'maxprec', 'precision': 8, 'suppress': False, 'linewidth': 75, 'nanstr': 'nan', 'infstr': 'inf', 'sign': '-', 'formatter': None, 'legacy': False}precision是小数点后的位数的设置，而不是有效位数的设置，所以它不影响整数部分。 默认值为precision = 8。 a = np.array([12.3456, 0.123456789]) print(a) # [12.3456 0.12345679] np.set_printoptions(precision=3) print(a) # [12.346 0.123] np.set_printoptions(precision=10) print(a) # [12.3456 0.123456789] floatmode小数点后的显示格式可以通过参数floatmode选择。 默认值为floatmode = maxprec。每个元素都显示有所需的位数。尾部不填充零。 np.set_printoptions(precision=4, floatmode='maxprec') print(a) # [12.3456 0.1235] np.set_printoptions(precision=10, floatmode='maxprec') print(a) # [12.3456 0.123456789]在floatmode = fixed中，所有元素的位数固定为精度值。尾部零填充。 np.set_printoptions(precision=4, floatmode='fixed') print(a) # [12.3456 0.1235] np.set_printoptions(precision=10, floatmode='fixed') print(a) # [12.3456000000 0.1234567890]在floatmode = maxprec_equal中，其他元素用零填充到具有最大位数的元素上。 np.set_printoptions(precision=4, floatmode='maxprec_equal') print(a) # [12.3456 0.1235] np.set_printoptions(precision=10, floatmode='maxprec_equal') print(a) # [12.345600000 0.123456789]floatmode = unique会显示每个元素所需的位数，而与精度值无关。 np.set_printoptions(precision=4, floatmode='unique') print(a) # [12.3456 0.123456789] np.set_printoptions(precision=10, floatmode='unique') print(a) # [12.3456 0.123456789] np.round()如上所述，np.set_printoptions（）的设置是通过print（）显示时的设置，原始ndarary本身的值不变，并且不会生成新的ndarray。 如果要生成一个新的ndarray，它舍入为任意位数，使用np.round（）。 在np.round（）中，第一个参数指定目标ndarray，第二个参数指定小数点后的位数。如果对数字位数使用负值，则也可以四舍五入为整数位数。 b = np.round(a, 2) print(b) # [12.35 0.12] b = np.round(a, -1) print(b) # [10. 0.] b = np.round([1234.56, 123456.789], -2) print(b) # [ 1200. 123500.] 使用/不使用指数表示法（suppress）默认情况下，当ndarray的最小值小于1e-4（= 0.0001）或最大值与最小值之比大于1e3（= 1000）时，将以指数符号显示。 当采用指数表示法时，所有元素都采用指数表示法。 a = np.array([0.123456, 0.123456]) print(a) # [0.123456 0.123456] a = np.array([0.123456, 0.0000123456]) print(a) # [1.23456e-01 1.23456e-05] a = np.array([123.456, 0.0123456]) print(a) # [1.23456e+02 1.23456e-02]如果np.set_printoptions（）中的参数个体=真，则禁止使用指数表示法，并且始终以十进制显示。默认值为抑制=假（带有指数表示法） np.set_printoptions(suppress=True) print(a) # [123.456 0.0123456]对于指数表示法，精度和浮点模式设置对于尾数有效。 np.set_printoptions(suppress=True, precision=2) print(a) # [123.46 0.01] np.set_printoptions(suppress=False, precision=2) print(a) # [1.23e+02 1.23e-02] np.set_printoptions(suppress=False, precision=8, floatmode='fixed') print(a) # [1.23456000e+02 1.23456000e-02] 各种类型的格式指定（formatter）在np.set_printoptions（）中，可以在参数格式器中以字典格式指定要应用于每种类型（例如float和int）的函数。 例如对于浮点数，.2f或.8f可以指定小数点后的位数，或者.2e或.8e可以指定尾数的尾数（以指数表示法）。 np.set_printoptions(precision=8, floatmode='maxprec', suppress=False) a = np.array([123.456, 0.0123456]) print(a) # [1.23456e+02 1.23456e-02] np.set_printoptions(formatter={'float': '{:.2f}'.format}) print(a) # [123.46 0.01] np.set_printoptions(formatter={'float': '{:.8f}'.format}) print(a) # [123.45600000 0.01234560] np.set_printoptions(formatter={'float': '{:.2e}'.format}) print(a) # [1.23e+02 1.23e-02] np.set_printoptions(formatter={'float': '{:.8e}'.format}) print(a) # [1.23456000e+02 1.23456000e-02]可以将整数int填充为零，如08d所示，或转换为二进制b，八进制o或十六进制x进行显示。 a = np.array([12, 1234]) print(a) # [ 12 1234] np.set_printoptions(formatter={'int': '{:08d}'.format}) print(a) # [00000012 00001234] np.set_printoptions(formatter={'int': '{:b}'.format}) print(a) # [1100 10011010010] np.set_printoptions(formatter={'int': '{:o}'.format}) print(a) # [14 2322] np.set_printoptions(formatter={'int': '{:x}'.format}) print(a) # [c 4d2]还可以使用字符串方法使字符串numpystr全部大写。也可以使用匿名函数（lambda表达式）执行任意处理。 a = np.array(['One', 'Two']) print(a) # ['One' 'Two'] np.set_printoptions(formatter={'numpystr': str.upper}) print(a) # [ONE TWO] np.set_printoptions(formatter={'numpystr': lambda x: '***' + x + '***'}) print(a) # [***One*** ***Two***]格式化程序设置可以以字典形式共同指定。如果有您总是要使用的设置，请在脚本的开头将其写入。 注意，不是为每个元素而是为ndarray设置类型dtype（例如float和int），并且该类型的格式化程序将应用于所有元素。 np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.8e}'.format, 'int': '{:08d}'.format}) a = np.array([12, 12.34]) print(a.dtype) print(a) # float64 # [1.20000000e+01 1.23400000e+01] a = np.array([12, 123]) print(a.dtype) print(a) # int64 # [00000012 00000123] |
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