import numpy as np num = np.float64(1.123456789123456789) print(num) # 输出结果 1.1234567891234568 使用numpy 的 set_printoptions 控制输出精度 np.set_printoptions(precision=10) print(num) # 输出结果 1.1234567891 numpy库在处理大型数据集和复杂计算时非常高效。 六、总结与应用场景 在实际应用中,选择哪种...
类图 FloatNumber- value: float+FloatNumber(value: float)+round(decimals: int) : float+format(decimals: int) : str+set_precision(prec: int) 关系图 erDiagram FloatNumber ||.. Decimal : extends FloatNumber ||.. NumpyFloat : extends FloatNumber ||.. StringFloat : extends FloatNumber ||....
尽管Python中的内置float类型是双精度浮点数,但是我们可以通过第三方库numpy来处理单精度浮点数。在numpy中,可以使用numpy.float32来表示单精度浮点数。 示例代码 importnumpyasnp# 创建单精度浮点数single_precision_float=np.float32(3.14)print("单精度浮点数:",single_precision_float)print("数据类型:",type(sing...
set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_rows', 10)#最多显示10行 #显示小数位数 pd.set_option('display.float_format',lambda x: '%.2f'%x) #两位 #恢复默认显示位数 set_option('display.float_format',None) #也可用pd.set_option('precision', 1),但是要set_option...
from sklearn.metrics import recall_score, precision_score, f1_score, cohen_kappa_score pd.set_option('display.max_columns', None)读入数据集 df = pd.read_csv('./Telco-Customer-Churn.csv')df.head()04、数据初步清洗 首先进行初步的数据清洗工作，包含错误值和异常值处理，并划分类别型和数值型字段...
import decimal # Set up a context with limited precision c = decimal.getcontext().copy() c.prec = 3 # Create our constant pi = c.create_decimal('3.1415') # The constant value is rounded off print 'PI :', pi # The result of using the constant uses the global context print 'RESULT...
[width].[precision] typecode # []表示可选 # (name):变量名 # flags:可以为+\-\''\0, +表示右对齐\-表示左对齐\''即用空格填充\0表示用0填充,与宽度联动 # width:宽度即整个格式化对象表示的长度,要是字符太长而给的宽度太窄也不会被截断,会按原字符表示 # .[precision]:精度,即小数点后的...
精度(.precision):对于浮点数,指定小数点后的位数;对于字符串,指定最大长度 类型(type):指定值的格式类型(如整数、浮点数、百分比等) 考点2.4 字符串类型的操作 操作符: x + y:字符串拼接 x * n:字符串重复n次 x in s:判断字符串x是否是字符串s的子串 处理函数: ...
用于描述 DM 数据库中的 FLOAT/DOUBLE/DOUBLE PRECISION 类型。 例如: import dmPython conn = dmPython.connect('SYSDBA/Dmsys_123') cursor = conn.cursor() i = 1.2345 cursor.execute("create table test_float(c1 float)") cursor.execute("insert into test_float values(?)", i) i1 = 2.3456 i...
在使用PaddleOCR进行模型推理时,可以自定义修改参数,来修改模型、数据、预处理、后处理等内容,详细的参数解释如下所示。 全局信息 预测引擎相关 文本检测模型相关 其中,DB算法相关参数如下 EAST算法相关参数如下 SAST算法相关参数如下 PSE算法相关参数如下 文本识别模型相关 ...