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。
:.3:这个格式化指定可以用于任何数值类型,包括整数和浮点数。它表示保留小数点后三位,并使用标准的十进制表示法。例如,12345.6789 将被格式化为 12345.679。 2.全局下设置numpy默认精度为小数点后三位 方法1无法用于Print数组,这时候可以通过全局下设置numpy默认精度为小数点后三位 np.set_printoptions(precision=3) ...
np.set_printoptions(precision=2)print(matrix) 1. 2. 运行上述代码,会得到如下输出: [[1.122.35][3.574.99]] 1. 2. 可以看到,输出结果保留了小数点后两位。 使用字符串格式化保留两位小数 除了使用numpy库提供的函数外,我们还可以使用字符串格式化的方式来保留小数点后两位。
print(rand_arr) np.set_printoptions(precision=3) print(rand_arr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 将numpy数组a中打印的项数限制为最多6个元素 a = np.arange(20) print(a) np.set_printoptions(threshold=6) print(a) 1. 2. 3. 4. ...
set_printoptions(precision=4) get_ipython().magic(u'matplotlib inline') get_ipython().magic(u'pwd') 打印: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 'XXX\\3_Visualization_Of_Data_Analysis\\basicuse' 基础画图如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # matplotlib创建...
集合(set):一堆数据杂乱无章的放在一起,没有次序,不重复 映射类型: 字典:键值对。字典属于可变对象 python中,组合数据类型也是对象,因此其可以嵌套,如['hello','world',[1,2,3]] 实质上,列表和元组并不真正存储数据,而是存放对象引用 python对象可以具有其可以被调用的特定"方法(函数)" 元组、列表以及字符串...
The default Precision Width is set to 6. Example - decimal points Notice upto 6 decimal points are returned. To specify the number of decimal points, '%(fieldwidth).(precisionwidth)f' is used. print("%f"%5.1234567890) Copy Output:
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...