我如何打印格式化的NumPy数组以类似于这样的方式:
x = 1.23456
print('%.3f' % x)
如果我想打印numpy。Ndarray的浮点数,它打印几个小数,通常是“科学”格式,即使对于低维数组也很难读取。然而,numpy。Ndarray显然必须被打印为字符串,即%s。有解决办法吗?
我如何打印格式化的NumPy数组以类似于这样的方式:
x = 1.23456
print('%.3f' % x)
如果我想打印numpy。Ndarray的浮点数,它打印几个小数,通常是“科学”格式,即使对于低维数组也很难读取。然而,numpy。Ndarray显然必须被打印为字符串,即%s。有解决办法吗?
当前回答
numpy.char.mod也可能有用,这取决于应用程序的细节,例如:numpy.char.mod('Value=%4.2f', numpy.char.mod)。arange(5, 10, 0.1))将返回一个包含元素"Value=5.00", "Value=5.10"等的字符串数组(作为一个有点做作的例子)。
其他回答
Unutbu给出了一个非常完整的答案(他们也从我这里得到了+1),但这里有一个低科技的替代方案:
>>> x=np.random.randn(5)
>>> x
array([ 0.25276524, 2.28334499, -1.88221637, 0.69949927, 1.0285625 ])
>>> ['{:.2f}'.format(i) for i in x]
['0.25', '2.28', '-1.88', '0.70', '1.03']
作为函数(使用format()语法进行格式化):
def ndprint(a, format_string ='{0:.2f}'):
print [format_string.format(v,i) for i,v in enumerate(a)]
用法:
>>> ndprint(x)
['0.25', '2.28', '-1.88', '0.70', '1.03']
>>> ndprint(x, '{:10.4e}')
['2.5277e-01', '2.2833e+00', '-1.8822e+00', '6.9950e-01', '1.0286e+00']
>>> ndprint(x, '{:.8g}')
['0.25276524', '2.283345', '-1.8822164', '0.69949927', '1.0285625']
数组的索引可以在格式字符串中访问:
>>> ndprint(x, 'Element[{1:d}]={0:.2f}')
['Element[0]=0.25', 'Element[1]=2.28', 'Element[2]=-1.88', 'Element[3]=0.70', 'Element[4]=1.03']
Numpy 1.15(待定发布日期)将包含一个上下文管理器,用于在本地设置打印选项。这意味着下面的工作将与接受的答案(由unutbu和Neil G)中的相应示例相同,而无需编写自己的上下文管理器。举个例子:
x = np.random.random(10)
with np.printoptions(precision=3, suppress=True):
print(x)
# [ 0.073 0.461 0.689 0.754 0.624 0.901 0.049 0.582 0.557 0.348]
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,:]))
很惊讶没有看到周围的方法提到-意思是没有搞乱打印选项。
import numpy as np
x = np.random.random([5,5])
print(np.around(x,decimals=3))
Output:
[[0.475 0.239 0.183 0.991 0.171]
[0.231 0.188 0.235 0.335 0.049]
[0.87 0.212 0.219 0.9 0.3 ]
[0.628 0.791 0.409 0.5 0.319]
[0.614 0.84 0.812 0.4 0.307]]
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))