1.浮点精度 import numpy as np val=[1.2345678] np.set_printoptions(precision=4) print(np.array(val)) 结果: [1.2346] 2.显示 import numpy as np val1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] np.set_printoptions(threshold=10) print(np.array(val1)) 结果: [1 2 3 4 5 6 7 8 9 0] 作...
三 实例 1.浮点精度 import numpy as np val=[1.2345678] np.set_printoptions(precision=4) print(np.array(val)) 结果: [1.2346] 2.显示 import numpy as np val1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] np.set_printoptions(threshold=10) print(np.array(val1)) 结果: [1 2 3 4 5 6 7 8 9 0]发...
numpy.set_printoptions(precision=None,threshold=None, edgeitems=None,linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None,formatter=None, sign=None, floatmode=None, **kwarg) precision:设置浮点精度,控制输出的小数点个数,默认是8。 threshold:概略显示,超过该值则以“…”的形式来表示,默认是1000。
如对于数组a = [3.1415926, 1.2, 5.0],要求小数点后保留3位小数,程序代码如下: 代码中提供了两种方式,一种是设置precision参数值为3,但这种方法当末尾为0时会自动省略掉。 另一种方法是使用formatter参数进行自定义设置,该参数是一个字典类型,本例中设置float类型的元素其显示格式强制为3位小数,此时为末尾为0时...
np.set_printoptions(precision=6, floatmode='fixed') # 打印数组 print(arr) 运行以上代码,将会输出以下结果: 代码语言:txt 复制 [[1.234568 2.345679] [3.456789 4.567890]] 在这个例子中,我们使用numpy.array函数创建了一个包含浮点值的二维数组arr。然后,我们使用numpy.set_printoptions函数将打印选项设置为显示...
print("Matrix:")print(matrix) 完整的代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importnumpyasnp matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])np.set_printoptions(precision=2,suppress=True,linewidth=80)print("Matrix:")print(matrix) ...
set_printoptions(precision=4) In [5]: print(a) [0.6304 0.0919 0.022 ] 可以看到通过设置precsion=4,显示的数组输出保留4位小数。 ⚠️需要注意的是,这个设置对float类型的数值无效: In [14]: a = np.random.rand() In [15]: type(a) Out[15]: float In [16]: print(a) 0.40944018143470295 ...
np.set_printoptions(precision=2)a = np.array([12.23456,32.34535])print(a)---array([12.23,32.34]) 47、设置打印数组最大值 np.set_printoptions(threshold=np.inf) 48、增加一行中元素的数量 np.set_printoptions(linewidth=100) ## 默认是 75 保存和加载数据 49、保存 savetxt用于在文本文件中...
np.set_printoptions(precision=2) np.random.normal(mu,sigmal,10) #5.random.shuffle()洗牌,即打乱数组的顺序,会改变原数组的值 array_test=np.arange(10) np.random.shuffle(array_test) #random.seed()设置随机种子,设置随机种子后,就会生成固定的随机数 ...
print("swapaxes arr: ", np.swapaxes(arr, 1, 0)) # [[0 2] [1 3]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 3、修改数组维度 a、numpy.broadcast用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果 ...