python3 将科学计数法(用E表示的)变为小数+正常数

本文介绍了一种将浮点数转换为科学计数法,并进一步格式化输出的方法。通过定义函数defas_num(x),可以将输入的浮点数转换为保留一位小数的科学计数法表示,同时处理了包含'e'或'E'的特殊字符串形式的数值。最终输出去掉小数点后的整数部分。
def as_num(x):
    y = '{:.1f}'.format(x)  # .1f 保留1位小数  想为十位就这样写10f
    return y


if __name__ == '__main__':
    str = '9.13403003438304e+17'
    if ('E' in str or 'e' in str):
        xx = as_num(float(str))
        print(xx)  #913403003438304000.0
        xxx = str(xx).replace(".0", "")#把小数点拿掉
        print(xxx)  # 913403003438304000

 

虽然有点复杂但是解决了我的需求。。。。。

 

<think>嗯,用户问的是如何在Python中禁用浮点数的科学计数法显示。这个问题我之前好像遇到过,科学计数法在显示小数位数较多的浮点数时确实不太直观,特别是处理数据的时候。首先,我需要回忆一下Python中处理浮点数显示的方法。 记得在Python中,打印浮点数的时候,如果数字很小或者很大,会自动转换成科学计数法显示。比如,0.000000123会显示成1.23e-7。用户可能是在处理数据时遇到了这种情况,想要让数字以普通的小数形式显示出来,而不是科学记数法。 那解决方法是什么呢?首先想到的是Python的字符串格式化。使用format方法或者f-string可以指定浮点数的显示格式。例如,使用"{:.8f}".format(0.000000123)可能会强制显示为0.00000012,不过可能需要注意四舍五入的问题。另外,可能还需要设置显示的小数位数,避免过多的零。 另外,如果是使用numpy的话,numpy有自己的打印选项设置。比如,np.set_printoptions(suppress=True)可以抑制科学计数法的显示。这对于处理数组的时候特别有用。比如,当打印一个包含很小数值的numpy数组时,默认会用科学计数法,设置这个选项后就会以普通形式显示。 还有pandas库,用户可能在处理DataFrame的时候遇到这个问题。pandas的DataFrame在显示浮点数时,可能也会自动使用科学计数法。这时候可以用pd.set_option(&#39;display.float_format&#39;, &#39;{:.10f}&#39;.format)来设置全局的浮点数显示格式。这样所有DataFrame中的浮点数都会按照指定格式显示,比如保留10位小数,避免科学计数法。 不过,需要注意的是,设置全局选项可能会影响其他部分的显示,所以如果只是临时需要,可能应该用上下文管理器,或者局部设置。另外,设置小数位数的时候,如果数值过小,比如0.000000000123,即使用固定格式显示,可能需要更高的精度位数才能避免科学计数法,或者数值可能被截断为零,这时候需要根据具体情况调整位数。 还有可能用户希望完全禁用科学计数法,不管数值的大小。这时候可能需要结合numpy和pandas的设置,同时使用字符串格式化。例如,在numpy中,除了设置suppress=True,还可以设置precision参数来控制小数点后的位数。而在pandas中,除了设置float_format,可能还需要调整display.precision选项。 此外,还要注意Python本身的浮点数精度问题。有时候浮点数的精度限制会导致显示上的问题,比如无法精确表示某些小数,这时候即使用普通格式显示,也可能出现末尾的很多零或者奇怪的数字。这时候可能需要用Decimal模块来处理高精度的小数,但用户的问题可能更偏向于显示格式的设置,而不是数值精度的处理。 总结一下,可能的解决方案包括: 1. 使用Python的字符串格式化方法,如format或f-string,指定足够的小数位数。 2. 对于numpy数组,设置np.set_printoptions(suppress=True, precision=10)3. 对于pandas DataFrame,设置pd.options.display.float_format来指定浮点数的显示格式。 4. 在matplotlib中,可能需要设置轴的格式化,以防止图表标签使用科学计数法。 另外,需要验证这些方法是否真的有效。比如,测试一个小数,比如0.000012345,在默认情况下是否显示为科学计数法,应用设置后是否变为普通显示。还要注意不同环境下(如Jupyter Notebook和普通脚本)是否有差异。 可能用户在使用pandas处理数据时遇到了这个问题,比如导出数据到CSV时希望保持普通格式,或者在打印时更易读。因此,除了设置显示选项,可能还需要在导出数据时指定格式,比如使用to_csv的float_format参数。 最后,提醒用户这些设置是全局的,可能会影响其他部分的输出,需要根据实际情况进行调整。同时,如果数值范围变化很大,可能需要动态调整小数位数,或者在处理不同列时应用不同的格式。</think>在Python中禁用浮点数的科学计数法显示可以通过以下几种方法实现: ### 方法1:使用字符串格式化 通过Python的字符串格式化功能强制固定小数格式: ```python num = 0.000000123 print("{:.8f}".format(num)) # 输出:0.00000012 # 或使用f-string print(f"{num:.8f}") # 输出:0.00000012 ``` ### 方法2:设置NumPy全局选项 针对NumPy数组的显示设置: ```python import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True, precision=8) # 禁用科学计数法,保留8位小数 arr = np.array([0.000000123]) print(arr) # 输出:[0.00000012] ``` ### 方法3:配置Pandas显示格式 针对Pandas DataFrame/Series的全局设置: ```python import pandas as pd pd.set_option(&#39;display.float_format&#39;, &#39;{:.10f}&#39;.format) # 设置显示10位小数 df = pd.DataFrame({&#39;values&#39;: [0.000000123]}) print(df) # 输出: # values # 0 0.00000012 ``` ### 方法4:临时局部格式化 使用上下文管理器避免影响全局设置(Pandas专用): ```python with pd.option_context(&#39;display.float_format&#39;, &#39;{:.8f}&#39;.format): print(pd.DataFrame({&#39;values&#39;: [0.000000123]})) ``` ### 补充说明 1. 若数值过小(如$10^{-10}$量级),需增加精度位数(如`.12f`)才能完全避免科学计数法 2. 导出数据到文件时,可指定格式: ```python df.to_csv(&#39;output.csv&#39;, float_format=&#39;%.8f&#39;) # CSV文件保留8位小数 ``` --- ### 相关问题 1. 如何控制Python中浮点数的精度位数? 2. 在NumPy中如何同时设置数组打印的阈值和精度? 3. Pandas中如何为不同列设置不同的显示格式? [^1]: 引用[1] [^2]: 引用[2]
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