フォーマットはnumpyの配列

Question

に浮かぶ：

[2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01] 

どのように私は、小数点を移動し、私はこのようなnumpyの配列で終わるように、数値をフォーマットすることができます

[21.53, 8.13, 3.97, 10.08] 

np.around(a, decimals=2)私には[2.15300000e+01, 8.13000000e+00, 3.97000000e+00, 1.00800000e+01]しか与えられません。それは私が望んでいないもので、私はそれを行う別の方法を見つけていません。

Answer 1

を任意のフォーマットでnumpyの表示フロートアレイを作るために、あなたはその入力としてfloat値を受け取り、フォーマットされた文字列を返すカスタム関数を定義することができます。

In [1]: float_formatter = lambda x: "%.2f" % x 

ここではfは固定小数点形式（科学的ではない）を意味し、.2は2桁の小数点以下を意味します（文字列のフォーマットについてはhereを参照してください）。

のはfloat値でそれをテストしてみましょう：

In [2]: float_formatter(1.234567E3) 
Out[2]: '1234.57' 

すべてのフロートアレイをこのようにnumpyの印刷を行うには、あなたがnp.set_printoptionsにformatter=引数を渡すことができます。

In [3]: np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter}) 

今numpyの意志を印刷すべてのフロート配列は次のようになります。

In [4]: np.random.randn(5) * 10 
Out[4]: array([5.25, 3.91, 0.04, -1.53, 6.68] 

この時にのみnumpyの配列ではなく、スカラー影響：

In [5]: np.pi 
Out[5]: 3.141592653589793 

をまた非山車、複雑な山車などには影響しません - あなたは、他のスカラー型のために別々のフォーマッタを定義する必要があります。

は、numpyが浮動小数点値を表示する方法に影響します。計算で使用される実際の値は元の精度を保持します。例えば

：

In [6]: a = np.array([1E-9]) 

In [7]: a 
Out[7]: array([0.00]) 

In [8]: a == 0 
Out[8]: array([False], dtype=bool) 

numpyのプリントaが0に等しかったが、それはないかのように - それはまだ1E-9に等しいです。

実際に配列内の値を計算で使用する方法に影響を与えるように丸めたい場合は、np.roundを使用する必要があります。

Answer 2

[ round(x,2) for x in [2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01]] 

Answer 3

ラウンド機能を使用できます。ここではいくつかの例

numpy.round([2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01],2) 
array([ 21.53, 8.13, 3.97, 10.08]) 

あなただけの表現を表示変更したい場合、私はそれが上記の提案として、世界的に印刷形式を変更することはお勧めしませんでしょう。私は定位置に出力をフォーマットします。

>>a=np.array([2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01]) 
>>> print [ "{:0.2f}".format(x) for x in a ] 
['21.53', '8.13', '3.97', '10.08'] 

Answer 4

実際の精度と表示精度が混乱しています。小数点以下四捨五入は、バイナリで正確に表すことはできません。あなたは試してみてください：

> np.set_printoptions(precision=2) 
> np.array([5.333333]) 
array([ 5.33])