numpy数组有round(precision)方法，该方法返回一个新的numpy数组，其中的元素是四舍五入的。

import numpy as np

x = np.random.random([5,5])
print(x.round(3))

用np。Array_str只对单个打印语句应用格式化。它给出了np的一个子集。set_printoptions的功能。

例如:

In [27]: x = np.array([[1.1, 0.9, 1e-6]] * 3)

In [28]: print(x)
[[  1.10000000e+00   9.00000000e-01   1.00000000e-06]
 [  1.10000000e+00   9.00000000e-01   1.00000000e-06]
 [  1.10000000e+00   9.00000000e-01   1.00000000e-06]]

In [29]: print(np.array_str(x, precision=2))
[[  1.10e+00   9.00e-01   1.00e-06]
 [  1.10e+00   9.00e-01   1.00e-06]
 [  1.10e+00   9.00e-01   1.00e-06]]

In [30]: print(np.array_str(x, precision=2, suppress_small=True))
[[ 1.1  0.9  0. ]
 [ 1.1  0.9  0. ]
 [ 1.1  0.9  0. ]]

numpy数组有round(precision)方法，该方法返回一个新的numpy数组，其中的元素是四舍五入的。

import numpy as np

x = np.random.random([5,5])
print(x.round(3))

我经常希望不同的列具有不同的格式。以下是我如何通过将NumPy数组(切片)转换为元组来打印一个简单的2D数组:

import numpy as np
dat = np.random.random((10,11))*100  # Array of random values between 0 and 100
print(dat)                           # Lines get truncated and are hard to read
for i in range(10):
    print((4*"%6.2f"+7*"%9.4f") % tuple(dat[i,:]))

我发现在使用循环显示列表或数组时，通常的浮点格式{:9.5f}工作正常——抑制小值e符号。但是，当格式化程序在单个print语句中包含多个项时，这种格式有时无法抑制其e符号。例如:

import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)
a3 = 4E-3
a4 = 4E-4
a5 = 4E-5
a6 = 4E-6
a7 = 4E-7
a8 = 4E-8
#--first, display separate numbers-----------
print('Case 3:  a3, a4, a5:             {:9.5f}{:9.5f}{:9.5f}'.format(a3,a4,a5))
print('Case 4:  a3, a4, a5, a6:         {:9.5f}{:9.5f}{:9.5f}{:9.5}'.format(a3,a4,a5,a6))
print('Case 5:  a3, a4, a5, a6, a7:     {:9.5f}{:9.5f}{:9.5f}{:9.5}{:9.5f}'.format(a3,a4,a5,a6,a7))
print('Case 6:  a3, a4, a5, a6, a7, a8: {:9.5f}{:9.5f}{:9.5f}{:9.5f}{:9.5}{:9.5f}'.format(a3,a4,a5,a6,a7,a8))
#---second, display a list using a loop----------
myList = [a3,a4,a5,a6,a7,a8]
print('List 6:  a3, a4, a5, a6, a7, a8: ', end='')
for x in myList: 
    print('{:9.5f}'.format(x), end='')
print()
#---third, display a numpy array using a loop------------
myArray = np.array(myList)
print('Array 6: a3, a4, a5, a6, a7, a8: ', end='')
for x in myArray:
    print('{:9.5f}'.format(x), end='')
print()

我的结果显示了情况4、5和6中的错误:

Case 3:  a3, a4, a5:               0.00400  0.00040  0.00004
Case 4:  a3, a4, a5, a6:           0.00400  0.00040  0.00004    4e-06
Case 5:  a3, a4, a5, a6, a7:       0.00400  0.00040  0.00004    4e-06  0.00000
Case 6:  a3, a4, a5, a6, a7, a8:   0.00400  0.00040  0.00004  0.00000    4e-07  0.00000
List 6:  a3, a4, a5, a6, a7, a8:   0.00400  0.00040  0.00004  0.00000  0.00000  0.00000
Array 6: a3, a4, a5, a6, a7, a8:   0.00400  0.00040  0.00004  0.00000  0.00000  0.00000

我对此没有解释，因此我总是使用循环来浮动多个值的输出。

这是我用的，它很简单:

print(np.vectorize("%.2f".__mod__)(sparse))