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))

如果它是一个字符串，那么使用内置的float对其进行转换，例如: 打印(“%。5f" %浮动("1.43572 -03")) 答案:0.00143572

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'

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。

使用3.6.4时，我遇到了一个类似的问题，当使用这个时，输出文件中的一个数字将被科学符号格式化:

fout.write('someFloats: {0:0.8},{1:0.8},{2:0.8}'.format(someFloat[0], someFloat[1], someFloat[2]))

我所要做的就是添加'f'来修复它:

fout.write('someFloats: {0:0.8f},{1:0.8f},{2:0.8f}'.format(someFloat[0], someFloat[1], someFloat[2]))