It's seams that a largepad_leftmeets the requirement of "non-negative integer", but thenumpy.format_float_positionalcrashes. I think this is not a serious bug, but it might be a good idea to fix it so that it is more user-friendly in the event of a user error. Reproduce the code ...
>>>np.format_float_positional(np.float32(np.pi))'3.1415927'>>>np.format_float_positional(np.float16(np.pi))'3.14'>>>np.format_float_positional(np.float16(0.3))'0.3'>>>np.format_float_positional(np.float16(0.3), unique=False, precision=10)'0.3000488281' numpy.memmap 原文:numpy.org/d...
array_str(a[, max_line_width, precision, ...]) 返回数组中数据的字符串表示。 format_float_positional(x[, precision, ...]) 将浮点标量格式化为十进制数的字符串表示。 format_float_scientific(x[, precision, ...]) 将浮点标量格式化为科学计数法的十进制字符串。内存...
Describe the issue: Unexpected rounding from format_float_positional past precision >= 6. Looking at the docs round points you to format_float_positonal for "accurate" rounding however i dont see anything under format_float_positional th...
'float', 'float16', 'float32', 'float64', 'float_', 'float_power', 'floating', 'floor', 'floor_divide', 'fmax', 'fmin', 'fmod', 'format_float_positional', 'format_float_scientific', 'format_parser', 'frexp', 'frombuffer', 'fromfile', 'fromfunction', 'fromiter', 'frompyfunc...
在numpy 中,可以使用函数 np.format_float_positional() 将数值转换为科学计数法表示。该函数的用法如下: ```python import numpy as np a = 123456789.123456789 b = 0.0000000123456789 print(np.format_float_positional(a, trim='-')) print(np.format_float_positional(b, trim='-')) ``` 输出结果为:...
format_float_positional() Format a floating-point scalar as a decimal string in positional notation. numpy.format_float_positional(x, precision=None, unique=True, fractional=True, trim='k', sign=False, pad_left=None, pad_right=None) format_float_scientific() Format a floating-point scalar as...
类似于0.。它可以停留在0.或是0。如果矩阵恰好包含[0,1]之外的值,我也不在乎解决方案会做什么。 我看过numpy.set_printoptions和numpy.format_float_positional,但他们做不到。在谷歌上搜索"numpy跳过浮点数的前导0“只会为单个浮点数non-numpy上下文(例如printf("%0.2f", val)[1:])带来很多解决方案...
np.float np.float16 np.float32 np.float64 np.float_ np.float_power np.floating np.floor np.floor_divide np.fmax np.fmin np.fmod np.format_float_positional np.format_float_scientific np.format_parser np.frexp np.frombuffer np.fromfile np.fromfunction np.fromiter np.frompyfunc np....
NumPy 1.21.5 是一个维护版本,修复了在 1.21.4 版本发布后发现的一些 bug,并进行了一些维护工作以延长 1.21.x 的生命周期。此版本支持的 Python 版本为 3.7-3.10。如果您想使用 gcc-11 编译自己的版本,您需要使用 gcc-11.2+ 以避免问题。