除了SG的答案，你还可以使用Decimal模块:

from decimal import Decimal
x = str(Decimal(1) / Decimal(10000))

# x is a string '0.0001'

'%f' % (x/y)

但你自己也需要控制精度。例如,

'%f' % (1/10**8)

将只显示0。 细节在文档中

或者对于python3，使用等效的旧格式或新样式格式

您可以使用内置的格式化功能。

>>> a = -3.42142141234123e-15
>>> format(a, 'f')
'-0.000000'
>>> format(a, '.50f') # Or you can specify precision
'-0.00000000000000342142141234122994048466990874926279'

这对任何指数都适用:

def getExpandedScientificNotation(flt):
    str_vals = str(flt).split('e')
    coef = float(str_vals[0])
    exp = int(str_vals[1])
    return_val = ''
    if int(exp) > 0:
        return_val += str(coef).replace('.', '')
        return_val += ''.join(['0' for _ in range(0, abs(exp - len(str(coef).split('.')[1])))])
    elif int(exp) < 0:
        return_val += '0.'
        return_val += ''.join(['0' for _ in range(0, abs(exp) - 1)])
        return_val += str(coef).replace('.', '')
    return return_val

另一种选择是，如果你正在使用熊猫，并且想要压制所有浮点数的科学计数法，是调整熊猫选项。

import pandas as pd
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

将浮点数显示为任意数量的有效数字的更简单解决方案。这里不需要numpy或列表推导式:

def sig(num, digits=3):
    "Return number formatted for significant digits"
    if num == 0:
        return 0
    negative = '-' if num < 0 else ''
    num = abs(float(num))
    power = math.log(num, 10)
    if num < 1:
        step = int(10**(-int(power) + digits) * num)
        return negative + '0.' + '0' * -int(power) + str(int(step)).rstrip('0')
    elif power < digits - 1:
        return negative + ('{0:.' + str(digits) + 'g}').format(num)
    else:
        return negative + str(int(num))

在示例中，我去掉了后面的0并显示完整的整数:sig(31415.9) = 31415而不是31400。如果您不喜欢修改代码，请随意修改。

测试:

for power in range(-8,8):
    num = math.pi * 10**power
    print(str(num).ljust(25), sig(num))