다음과 같은 중첩 Python 목록이 있습니다.
my_list = [[3.74, 5162, 13683628846.64, 12783387559.86, 1.81],
[9.55, 116, 189688622.37, 260332262.0, 1.97],
[2.2, 768, 6004865.13, 5759960.98, 1.21],
[3.74, 4062, 3263822121.39, 3066869087.9, 1.93],
[1.91, 474, 44555062.72, 44555062.72, 0.41],
[5.8, 5006, 8254968918.1, 7446788272.74, 3.25],
[4.5, 7887, 30078971595.46, 27814989471.31, 2.18],
[7.03, 116, 66252511.46, 81109291.0, 1.56],
[6.52, 116, 47674230.76, 57686991.0, 1.43],
[1.85, 623, 3002631.96, 2899484.08, 0.64],
[13.76, 1227, 1737874137.5, 1446511574.32, 4.32],
[13.76, 1227, 1737874137.5, 1446511574.32, 4.32]]
그런 다음 Numpy를 가져 와서 인쇄 옵션을로 설정합니다 (suppress=True). 배열을 만들 때 :
my_array = numpy.array(my_list)나는 내 인생에서 과학적 표기법을 억제 할 수 없다.
[[ 3.74000000e+00 5.16200000e+03 1.36836288e+10 1.27833876e+10
1.81000000e+00]
[ 9.55000000e+00 1.16000000e+02 1.89688622e+08 2.60332262e+08
1.97000000e+00]
[ 2.20000000e+00 7.68000000e+02 6.00486513e+06 5.75996098e+06
1.21000000e+00]
[ 3.74000000e+00 4.06200000e+03 3.26382212e+09 3.06686909e+09
1.93000000e+00]
[ 1.91000000e+00 4.74000000e+02 4.45550627e+07 4.45550627e+07
4.10000000e-01]
[ 5.80000000e+00 5.00600000e+03 8.25496892e+09 7.44678827e+09
3.25000000e+00]
[ 4.50000000e+00 7.88700000e+03 3.00789716e+10 2.78149895e+10
2.18000000e+00]
[ 7.03000000e+00 1.16000000e+02 6.62525115e+07 8.11092910e+07
1.56000000e+00]
[ 6.52000000e+00 1.16000000e+02 4.76742308e+07 5.76869910e+07
1.43000000e+00]
[ 1.85000000e+00 6.23000000e+02 3.00263196e+06 2.89948408e+06
6.40000000e-01]
[ 1.37600000e+01 1.22700000e+03 1.73787414e+09 1.44651157e+09
4.32000000e+00]
[ 1.37600000e+01 1.22700000e+03 1.73787414e+09 1.44651157e+09
4.32000000e+00]]
간단한 numpy 배열을 직접 만들면 :
new_array = numpy.array([1.5, 4.65, 7.845])문제가 없으며 다음과 같이 인쇄됩니다.
[ 1.5 4.65 7.845]내 문제가 무엇인지 아는 사람이 있습니까?
답변
나는 당신이 필요로하는 것 같다 np.set_printoptions(suppress=True): 자세한 내용은 여기를 참조하십시오,
http://pythonquirks.blogspot.fr/2009/10/controlling-printing-in-numpy.html
모든 기능 매개 변수를 포함하는 SciPy.org numpy 설명서 (서류는 위 링크에 자세히 나와 있지 않음)는 다음을 참조하십시오. https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.set_printoptions.html
답변
파이썬은 numpy ndarray, wrangle text justification, rounding 및 print 옵션을 인쇄 할 때 모든 지수 표기법을 강제 억제합니다.
다음은 진행중인 작업에 대한 설명입니다. 코드 데모를 보려면 맨 아래로 스크롤하십시오.
매개 변수 suppress=True를 함수에 전달 set_printoptions하면 다음과 같이 할당 된 기본 8 자 공간에 맞는 숫자에 대해서만 작동합니다.
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True) #prevent numpy exponential
#notation on print, default False
# tiny med large
a = np.array([1.01e-5, 22, 1.2345678e7]) #notice how index 2 is 8
#digits wide
print(a) #prints [ 0.0000101 22. 12345678. ]
그러나 너비가 8자를 초과하는 숫자를 전달하면 다음과 같이 지수 표기법이 다시 적용됩니다.
np.set_printoptions(suppress=True)
a = np.array([1.01e-5, 22, 1.2345678e10]) #notice how index 2 is 10
#digits wide, too wide!
#exponential notation where we've told it not to!
print(a) #prints [1.01000000e-005 2.20000000e+001 1.23456780e+10]
numpy는 숫자를 반으로 자르기 때문에 잘못 표시하거나 지수 표기법을 적용하여 후자를 선택합니다.
다음은 set_printoptions(formatter=...)인쇄 및 반올림 옵션을 지정하는 방법입니다. 에게 set_printoptions단지 베어 플로트를 베어 인쇄 :
np.set_printoptions(suppress=True,
formatter={'float_kind':'{:f}'.format})
a = np.array([1.01e-5, 22, 1.2345678e30]) #notice how index 2 is 30
#digits wide.
#Ok good, no exponential notation in the large numbers:
print(a) #prints [0.000010 22.000000 1234567799999999979944197226496.000000]
우리는 지수 표기법을 강제 억제했지만 반올림하거나 정당화되지 않았으므로 추가 형식 지정 옵션을 지정하십시오.
np.set_printoptions(suppress=True,
formatter={'float_kind':'{:0.2f}'.format}) #float, 2 units
#precision right, 0 on left
a = np.array([1.01e-5, 22, 1.2345678e30]) #notice how index 2 is 30
#digits wide
print(a) #prints [0.00 22.00 1234567799999999979944197226496.00]
ndarrays의 모든 지수 개념을 강제 억제하는 단점은 ndarray가 무한대 근처에서 거대한 float 값을 가져 와서 인쇄하면 페이지가 가득 찬 얼굴로 폭발 할 것입니다.
전체 예제 데모 1 :
from pprint import pprint
import numpy as np
#chaotic python list of lists with very different numeric magnitudes
my_list = [[3.74, 5162, 13683628846.64, 12783387559.86, 1.81],
[9.55, 116, 189688622.37, 260332262.0, 1.97],
[2.2, 768, 6004865.13, 5759960.98, 1.21],
[3.74, 4062, 3263822121.39, 3066869087.9, 1.93],
[1.91, 474, 44555062.72, 44555062.72, 0.41],
[5.8, 5006, 8254968918.1, 7446788272.74, 3.25],
[4.5, 7887, 30078971595.46, 27814989471.31, 2.18],
[7.03, 116, 66252511.46, 81109291.0, 1.56],
[6.52, 116, 47674230.76, 57686991.0, 1.43],
[1.85, 623, 3002631.96, 2899484.08, 0.64],
[13.76, 1227, 1737874137.5, 1446511574.32, 4.32],
[13.76, 1227, 1737874137.5, 1446511574.32, 4.32]]
#convert python list of lists to numpy ndarray called my_array
my_array = np.array(my_list)
#This is a little recursive helper function converts all nested
#ndarrays to python list of lists so that pretty printer knows what to do.
def arrayToList(arr):
if type(arr) == type(np.array):
#If the passed type is an ndarray then convert it to a list and
#recursively convert all nested types
return arrayToList(arr.tolist())
else:
#if item isn't an ndarray leave it as is.
return arr
#suppress exponential notation, define an appropriate float formatter
#specify stdout line width and let pretty print do the work
np.set_printoptions(suppress=True,
formatter={'float_kind':'{:16.3f}'.format}, linewidth=130)
pprint(arrayToList(my_array))
인쇄물:
array([[ 3.740, 5162.000, 13683628846.640, 12783387559.860, 1.810],
[ 9.550, 116.000, 189688622.370, 260332262.000, 1.970],
[ 2.200, 768.000, 6004865.130, 5759960.980, 1.210],
[ 3.740, 4062.000, 3263822121.390, 3066869087.900, 1.930],
[ 1.910, 474.000, 44555062.720, 44555062.720, 0.410],
[ 5.800, 5006.000, 8254968918.100, 7446788272.740, 3.250],
[ 4.500, 7887.000, 30078971595.460, 27814989471.310, 2.180],
[ 7.030, 116.000, 66252511.460, 81109291.000, 1.560],
[ 6.520, 116.000, 47674230.760, 57686991.000, 1.430],
[ 1.850, 623.000, 3002631.960, 2899484.080, 0.640],
[ 13.760, 1227.000, 1737874137.500, 1446511574.320, 4.320],
[ 13.760, 1227.000, 1737874137.500, 1446511574.320, 4.320]])
전체 예제 데모 2 :
import numpy as np
#chaotic python list of lists with very different numeric magnitudes
# very tiny medium size large sized
# numbers numbers numbers
my_list = [[0.000000000074, 5162, 13683628846.64, 1.01e10, 1.81],
[1.000000000055, 116, 189688622.37, 260332262.0, 1.97],
[0.010000000022, 768, 6004865.13, -99e13, 1.21],
[1.000000000074, 4062, 3263822121.39, 3066869087.9, 1.93],
[2.91, 474, 44555062.72, 44555062.72, 0.41],
[5, 5006, 8254968918.1, 7446788272.74, 3.25],
[0.01, 7887, 30078971595.46, 27814989471.31, 2.18],
[7.03, 116, 66252511.46, 81109291.0, 1.56],
[6.52, 116, 47674230.76, 57686991.0, 1.43],
[1.85, 623, 3002631.96, 2899484.08, 0.64],
[13.76, 1227, 1737874137.5, 1446511574.32, 4.32],
[13.76, 1337, 1737874137.5, 1446511574.32, 4.32]]
import sys
#convert python list of lists to numpy ndarray called my_array
my_array = np.array(my_list)
#following two lines do the same thing, showing that np.savetxt can
#correctly handle python lists of lists and numpy 2D ndarrays.
np.savetxt(sys.stdout, my_list, '%19.2f')
np.savetxt(sys.stdout, my_array, '%19.2f')
인쇄물:
0.00 5162.00 13683628846.64 10100000000.00 1.81
1.00 116.00 189688622.37 260332262.00 1.97
0.01 768.00 6004865.13 -990000000000000.00 1.21
1.00 4062.00 3263822121.39 3066869087.90 1.93
2.91 474.00 44555062.72 44555062.72 0.41
5.00 5006.00 8254968918.10 7446788272.74 3.25
0.01 7887.00 30078971595.46 27814989471.31 2.18
7.03 116.00 66252511.46 81109291.00 1.56
6.52 116.00 47674230.76 57686991.00 1.43
1.85 623.00 3002631.96 2899484.08 0.64
13.76 1227.00 1737874137.50 1446511574.32 4.32
13.76 1337.00 1737874137.50 1446511574.32 4.32
0.00 5162.00 13683628846.64 10100000000.00 1.81
1.00 116.00 189688622.37 260332262.00 1.97
0.01 768.00 6004865.13 -990000000000000.00 1.21
1.00 4062.00 3263822121.39 3066869087.90 1.93
2.91 474.00 44555062.72 44555062.72 0.41
5.00 5006.00 8254968918.10 7446788272.74 3.25
0.01 7887.00 30078971595.46 27814989471.31 2.18
7.03 116.00 66252511.46 81109291.00 1.56
6.52 116.00 47674230.76 57686991.00 1.43
1.85 623.00 3002631.96 2899484.08 0.64
13.76 1227.00 1737874137.50 1446511574.32 4.32
13.76 1337.00 1737874137.50 1446511574.32 4.32
반올림은 2 단위의 정밀도로 일관성이 있으며, 매우 크고 e+x작은 e-x범위 에서 지수 표기법이 억제됩니다 .
답변
1D 및 2D 배열의 경우 np.savetxt를 사용하여 특정 형식 문자열을 사용하여 인쇄 할 수 있습니다.
>>> import sys
>>> x = numpy.arange(20).reshape((4,5))
>>> numpy.savetxt(sys.stdout, x, '%5.2f')
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00
5.00 6.00 7.00 8.00 9.00
10.00 11.00 12.00 13.00 14.00
15.00 16.00 17.00 18.00 19.00
v1.3에서 numpy.set_printoptions 또는 numpy.array2string을 사용하는 옵션은 상당히 어수선하고 제한적입니다 (예 : 숫자에 대한 과학적 표기법을 억제 할 방법이 없음). numpy.set_printoptions (formatter = ..) 및 numpy.array2string (style = ..)을 사용하여 향후 버전에서 변경 될 것으로 보입니다.
답변
과학적 표기법을 규칙적으로 변환하는 함수를 작성할 수 있습니다.
def sc2std(x):
s = str(x)
if 'e' in s:
num,ex = s.split('e')
if '-' in num:
negprefix = '-'
else:
negprefix = ''
num = num.replace('-','')
if '.' in num:
dotlocation = num.index('.')
else:
dotlocation = len(num)
newdotlocation = dotlocation + int(ex)
num = num.replace('.','')
if (newdotlocation < 1):
return negprefix+'0.'+'0'*(-newdotlocation)+num
if (newdotlocation > len(num)):
return negprefix+ num + '0'*(newdotlocation - len(num))+'.0'
return negprefix + num[:newdotlocation] + '.' + num[newdotlocation:]
else:
return s
답변
