numpy.format_float_scientific#

numpy.format_float_scientific(x, precision=None, unique=True, trim='k', sign=False, pad_left=None, exp_digits=None, min_digits=None)[源代码]#

将浮点标量格式化为科学计数法中的十进制字符串.

提供对舍入、修整和填充的控制.使用并假设 IEEE 无偏舍入.使用”Dragon4”算法.

参数:
xpython 浮点数或 numpy 浮点标量

要格式化的值.

precision非负整数或None,可选

要打印的最大位数.如果 unique 是 True,则可以是 None,但如果 unique 是 False,则必须是整数.

unique布尔值,可选

如果 True,使用一种数字生成策略,该策略通过明智的舍入给出最短的表示,以唯一地识别浮点数与其他相同类型的值,通过明智的舍入.如果给出了 precision,则可以打印比必要少的数字.如果给出了 min_digits,则可以打印更多数字,在这种情况下,最后一位数字使用无偏舍入进行舍入.如果 False,则生成数字就好像打印一个无限精度的值并在 precision 位数后停止,对剩余的值进行无偏舍入.

trim其中之一 ‘k’, ‘.’, ‘0’, ‘-’, 可选

控制尾随数字的后处理修剪,如下所示:

  • ‘k’ : 保留尾随零,保留小数点（不修剪）

  • ‘.’ : 去掉所有尾随零,保留小数点

  • ‘0’ : 修剪小数点前的所有数字,只保留零.如果缺少零,则插入零.

  • ‘-’ : 修剪尾随的零和任何尾随的小数点

sign布尔值,可选

是否显示正值的符号.

pad_left非负整数,可选

用空白填充字符串的左侧,直到小数点左侧至少有那么多字符.

exp_digits非负整数,可选

用零填充指数,直到它至少包含这么多数字.如果省略,指数将至少为2位数.

min_digits非负整数或None,可选

要打印的最小位数.这仅对 unique=True 有影响.在这种情况下,可能会打印比唯一识别值所需更多的位数,并且会进行无偏舍入.

在 1.21.0 版本加入.

返回:
repstring

浮点值的字符串表示

参见

format_float_positional

示例

>>> import numpy as np
>>> np.format_float_scientific(np.float32(np.pi))
'3.1415927e+00'
>>> s = np.float32(1.23e24)
>>> np.format_float_scientific(s, unique=False, precision=15)
'1.230000071797338e+24'
>>> np.format_float_scientific(s, exp_digits=4)
'1.23e+0024'
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