上面的大多数答案都要求您指定精度。但是如果你想像这样显示浮点数，没有不必要的零呢:

1
0.1
0.01
0.001
0.0001
0.00001
0.000001
0.000000000001

Numpy给出了答案:np.format_float_positional

import numpy as np

def format_float(num):
    return np.format_float_positional(num, trim='-')

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

对于numpy数组，可以使用suppress命令as进行抑制

import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)

从3.6开始(可能适用于稍微老一点的3。X也是)，这是我的解决方案:

import locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')

def number_format(n, dec_precision=4):
    precision = len(str(round(n))) + dec_precision
    return format(float(n), f'.{precision}n')

精度计算的目的是确保我们有足够的精度来避免科学计数法(默认精度仍然是6)。

dec_precision参数增加了用于小数点的额外精度。由于这使用了n格式，因此不会添加无关紧要的零(与f格式不同)。N还将负责呈现不带小数的整数。

N确实需要浮点数输入，因此需要强制转换。

由于这是谷歌上的顶部结果，我将在这里发布失败后，为我的问题找到一个解决方案。如果你想格式化一个浮点对象的显示值，并让它保持一个浮点，而不是一个字符串，你可以使用这个解决方案:

创建一个新类，用于修改浮点值的显示方式。

from builtins import float
class FormattedFloat(float):

    def __str__(self):
        return "{:.10f}".format(self).rstrip('0')

您可以通过更改{:f}中的整数值来自己修改精度。

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'