使用numpy。Set_printoptions设置输出的精度:

import numpy as np
x = np.random.random(10)
print(x)
# [ 0.07837821  0.48002108  0.41274116  0.82993414  0.77610352  0.1023732
#   0.51303098  0.4617183   0.33487207  0.71162095]

np.set_printoptions(precision=3)
print(x)
# [ 0.078  0.48   0.413  0.83   0.776  0.102  0.513  0.462  0.335  0.712]

suppress禁止对小数字使用科学计数法:

y = np.array([1.5e-10, 1.5, 1500])
print(y)
# [  1.500e-10   1.500e+00   1.500e+03]

np.set_printoptions(suppress=True)
print(y)
# [    0.      1.5  1500. ]

要在本地应用打印选项，使用NumPy 1.15.0或更高版本，可以使用NumPy。Printoptions上下文管理器。 例如，在with-suite precision=3和suppress=True中设置:

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]

但是在with-suite之外，打印选项回到默认设置:

print(x)    
# [ 0.07334334  0.46132615  0.68935231  0.75379645  0.62424021  0.90115836
#   0.04879837  0.58207504  0.55694118  0.34768638]

如果您使用的是较早版本的NumPy，则可以创建上下文管理器 你自己。例如,

import numpy as np
import contextlib

@contextlib.contextmanager
def printoptions(*args, **kwargs):
    original = np.get_printoptions()
    np.set_printoptions(*args, **kwargs)
    try:
        yield
    finally: 
        np.set_printoptions(**original)

x = np.random.random(10)
with 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]

防止从浮点数的末尾删除零:

np。Set_printoptions现在有一个格式化器参数，允许您为每种类型指定一个格式化函数。

np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format})
print(x)

的打印

[ 0.078  0.480  0.413  0.830  0.776  0.102  0.513  0.462  0.335  0.712]

而不是

[ 0.078  0.48   0.413  0.83   0.776  0.102  0.513  0.462  0.335  0.712]

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. ]]

使用numpy。Set_printoptions设置输出的精度:

import numpy as np
x = np.random.random(10)
print(x)
# [ 0.07837821  0.48002108  0.41274116  0.82993414  0.77610352  0.1023732
#   0.51303098  0.4617183   0.33487207  0.71162095]

np.set_printoptions(precision=3)
print(x)
# [ 0.078  0.48   0.413  0.83   0.776  0.102  0.513  0.462  0.335  0.712]

suppress禁止对小数字使用科学计数法:

y = np.array([1.5e-10, 1.5, 1500])
print(y)
# [  1.500e-10   1.500e+00   1.500e+03]

np.set_printoptions(suppress=True)
print(y)
# [    0.      1.5  1500. ]

要在本地应用打印选项，使用NumPy 1.15.0或更高版本，可以使用NumPy。Printoptions上下文管理器。 例如，在with-suite precision=3和suppress=True中设置:

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]

但是在with-suite之外，打印选项回到默认设置:

print(x)    
# [ 0.07334334  0.46132615  0.68935231  0.75379645  0.62424021  0.90115836
#   0.04879837  0.58207504  0.55694118  0.34768638]

如果您使用的是较早版本的NumPy，则可以创建上下文管理器 你自己。例如,

import numpy as np
import contextlib

@contextlib.contextmanager
def printoptions(*args, **kwargs):
    original = np.get_printoptions()
    np.set_printoptions(*args, **kwargs)
    try:
        yield
    finally: 
        np.set_printoptions(**original)

x = np.random.random(10)
with 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]

防止从浮点数的末尾删除零:

np。Set_printoptions现在有一个格式化器参数，允许您为每种类型指定一个格式化函数。

np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format})
print(x)

的打印

[ 0.078  0.480  0.413  0.830  0.776  0.102  0.513  0.462  0.335  0.712]

而不是

[ 0.078  0.48   0.413  0.83   0.776  0.102  0.513  0.462  0.335  0.712]

还有一种选择是使用十进制模块:

import numpy as np
from decimal import *

arr = np.array([  56.83,  385.3 ,    6.65,  126.63,   85.76,  192.72,  112.81, 10.55])
arr2 = [str(Decimal(i).quantize(Decimal('.01'))) for i in arr]

# ['56.83', '385.30', '6.65', '126.63', '85.76', '192.72', '112.81', '10.55']

gem使它太容易获得字符串形式的结果(在今天的numpy版本中)隐藏在denis answer中: np.array2string

>>> import numpy as np
>>> x=np.random.random(10)
>>> np.array2string(x, formatter={'float_kind':'{0:.3f}'.format})
'[0.599 0.847 0.513 0.155 0.844 0.753 0.920 0.797 0.427 0.420]'

这是我用的，它很简单:

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