print ('17:\t|{array[2]}'.format(array=range(10))) print ('18:\t|{attr.__class__}'.format(attr=0)) print ('19:\t|{digit:*^ 10.5f}'.format(digit=1.0/3)) ''' 类和类型可以定义一个__format__()方法来控制怎样格式化自己。 它会接受一个格式化指示符作为参数: ''' def __form...
print(format(Vector2d(1, 1), 'p')) print(format(Vector2d(1, 1), '.3ep')) print(format(Vector2d(1, 1), '0.5fp')) ❶ 如果格式代码以'p'结尾,使用极坐标。 ❷ 从fmt_spec中删除'p'后缀。 ❸ 构建一个元组,表示极坐标:(magnitude, angle)。 ❹ 把外层格式设为一对尖括号。 ❺...
array = [1, 2, 3, 4, 5] print(", ".join(map(str, array))) 3. 使用字符串格式化语法 可以使用字符串格式化语法(如%s、str.format()或f-string)来格式化输出数组的内容。 使用%s格式化 python array = [1, 2, 3, 4, 5] print(" ".join(["%s" % element for element in array])) ...
使用字符串的format()方法 另一种方法是使用字符串的format()方法,通过格式化字符串的方式将数组转换为字符串。示例代码如下: my_array=[1,2,3,4,5]result="[{}]".format(", ".join(map(str,my_array)))# 使用format()方法格式化字符串print(result) 1. 2. 3. 运行上述代码,输出结果为: [1, 2,...
在numpy中,主要使用np.array函数来创建数组,这个函数要完全应用起来还是比较复杂的,今天主要介绍其中经常使用到的三个参数p_object、dtype、ndmin。后续会把剩余的三个参数也会进行说明。 1.函数定义 def array(p_object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0): # real signature unknown...
print('{0} {1:2n} {2:s}/n'.format("This is the",1,"example.")) 输出numpy数组到txt文本 import numpy as np a = np.random.rand((10,3)) f = open("out.txt",'w') for i in range(a.shape[0]): f.write('{0[0]} {0[1]} {0[2]}'.format(a[i,:])) #{}内部的数组...
format()数字格式化 下表展示了 str.format() 格式化数字的多种方法: >>> print("{:.2f}".format(3.1415926)) 3.14 数字 格式 输出 描述 3.1415926 {:.2f} 3.14 保留小数点后两位 3.1415926 {:+.2f} +3.14 带符号保留小数点后两位 -1 {:+.2f} ...
通过format方法 format 方法是通过占位符占据要拼接的字符串的位置。 通过+运算符 现有字符串码农飞哥好,,要求将字符串码农飞哥牛逼拼接到其后面,生成新的字符串码农飞哥好,码农飞哥牛逼 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 str6 = '码农飞哥好,' # 使用+ 运算符号 print('+运算符拼接的结果...
print(str(123)+'456') #123456 format() 与具体数据相关, 用于计算各种小数, 精算等. s = "hello world!" print(format(s, "^20")) #剧中 print(format(s, "<20")) #左对齐 print(format(s, ">20")) #右对齐 # hello world! # hello world! # hello world! print(format(3, 'b' )...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...