Python将科学计数法数值转换为指定精度浮点数

最新推荐文章于 2024-06-09 22:45:00 发布
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Python将科学计数法数值转换为指定精度浮点数

In [20]:money = 1190000.0

In [21]: traded_maket_value = 13824000000

In [22]: money / traded_maket_value
Out[22]: 8.608217592592592e-05

In [23]: '{:.10f}'.format( money / traded_maket_value)
Out[23]: '0.0000860822'

 

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零基础Python基础知识框架补充及复习（一、基础概念）
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【Python之numpy库】15.np.set_printoptions(suppress=True) 将数组科学计数法转化为浮点数
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【Python】科学计数法转化为浮点型数据
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python 科学计数法的小数转换
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python 科学计数法的小数转换 : 本文要解决的问题是将一个str格式的带有科学计数法数值的二维数组转换为小数形式。
python 不以科学计数法输出的方法
09-20
在Python编程中，科学计数法是一种常用的数值表示方式，特别是在处理大数或小数时。然而，在某些情况下，我们可能需要以常规的十进制形式来显示这些数值，而不是科学计数法。例如，当你在打印报表或者进行数据可视化...
完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题
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这段代码将`suppress`参数设置为`True`，之后打印所有NumPy数组时就不会再使用科学计数法，而是以最接近的十进制形式来展示数值。这样的设置特别适用于需要向非专业人员展示结果的场景，或者当对数据的完整显示有...
【python】科学计数法
MAOZI8的博客
06-09 3738
科学计数法（Scientific Notation）是一种表示非常大或非常小的浮点数的方法。科学计数法允许我们以更简洁的方式表示这些数字，特别是在涉及大量计算或数据处理时。在 Python 中，可以直接以科学计数法的形式输入和输出浮点数。
python数据精度_Python将科学计数法数值转换为指定精度浮点数
weixin_39967812的博客
11-23 513
C#通过属性名称获取(读取)属性值的方法之前在开发一个程序,希望能够通过属性名称读取出属性值,但是由于那时候不熟悉反射,所以并没有找到合适的方法,做了不少的重复性工作啊! 然后今天我再上网找了找,被我找到了,跟大家分享一下. 其实原理并不复 ...EF 配置（SqlServer，Mysql）DbProvider Mysql ...
Python笔记 ——浮点数
m0_52432511的博客
02-04 1472
使用字母e或E来作为幂的符号，以10为基数，格式如下： e 表示a乘10的b次方 例如：4.3e-3 值为 0.0043 9.6E5 值为960000.0
chatgpt赋能python：一、Python浮点数的基本知识
qq_45562973的博客
06-23 622
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
c科学计数法转化成浮点数_算法工程师应该了解的浮点数知识
weixin_42216454的博客
12-28 1867
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。作者：知乎-Dounm地址：https://www.zhihu.com/people/niu-chong作为一个算法工程师，工作中经常会用到浮点...
【自学Python】Python浮点型(float)
haicoder_ibai的博客
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Python 浮点型数值用于保存带小数点的数值。Python 的浮点数有两种表示形式，即十进制形式和科学计数法形式。
【Python基础篇】【6.数据类型 - 浮点型 float 】十进制、科学计数法、浮点型精度性问题
weixin_43612602的博客
11-27 897
浮点型 float 十进制 科学计数法 浮点型精度性问题和解决方法
python浮点数转科学计数,Python：将字符串（科学计数形式）转换为浮点型
weixin_39881760的博客
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I'm trying to import a large .csv file containing text and numbers using genfromtxt in numpy. I'm only interested in two columns. I have most of the import sorted out with:def importfile(root):data =...
python txt文件中含有科学计数法类型的数据可以被直接转换为float类型
u011699626的博客
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不知道大家有没有过困惑，就是独写txt文件中的数据的时候，如果txt文件中的数据是用科学计数法形式表示的，能否被都出来呢？答案是可以的，我们知道直接从txt文件中读取的数据格式是string类型的，因此我们需要对此类型进新转换，这里我们用float关键字。 为了方便，txt测试文件中只存入一个数据。如下： 然后我们用以下的代码读入数据。 with open(r"C:\Users\15025\Desktop\debug1.txt", "r") as f: all_data = f.readlines
python：科学计数法转化为浮点型数据
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Python 将科学计数法转换为数字格式
最新发布
07-10
<think>我们有两个主要方法：浮点数格式化和Decimal高精度转换。用户希望将科学计数法转换为普通的十进制数字格式（即固定小数位数表示）。 注意：用户没有指定小数位数，但根据问题“转成0.000格式”可知，默认可能需要3位小数。但用户可能希望灵活控制小数位数。 因此，我们将提供两种方法，并说明它们的适用场景。 方法1：使用浮点数格式化（简单，适用于一般场景） 方法2：使用Decimal（高精度，适用于需要精确表示的场景） 同时，我们需要考虑用户输入可能是字符串（如"5e-7"）或浮点数。 另外，用户可能希望转换后的字符串不带科学计数法，而是完整的十进制表示，例如0.0000005，但注意如果小数位数很多，可能希望用固定小数位数表示（如0.000格式，即保留3位小数）。 根据用户问题，他想要的是“0.000”这种格式，即固定小数位数的字符串表示，而不是转换为一个浮点数（因为浮点数本身在Python中可能还是以科学计数法显示）。 因此，我们重点放在格式化字符串上。 注意：用户可能输入的是字符串形式的科学计数法，也可能是浮点数。 步骤： 1. 将输入转换为浮点数或直接使用Decimal处理（根据方法选择）。 2. 格式化数字为字符串，指定小数位数。 我们提供函数，允许用户指定小数位数（默认3位）。 方法1代码： def sci_to_fixed(value, decimals=3): num = float(value) return f"{num:.{decimals}f}" 方法2代码： from decimal import Decimal def sci_to_fixed_exact(value, decimals=3): if isinstance(value, float): value = str(value) # 避免浮点数传入Decimal时的精度问题 d = Decimal(value) return format(d, f".{decimals}f") 注意：方法2中，如果传入的是浮点数，先转换为字符串再生成Decimal，以避免浮点数本身的不精确性。 但是，用户可能直接传入字符串形式的科学计数法（如"5e-7"），所以方法2中我们也可以直接处理字符串。 示例： 输入"5e-7"，decimals=6，方法2输出"0.000000" 但是，如果小数位数不足，例如输入1.23e-4（即0.000123），要求保留3位小数，则输出0.000（因为四舍五入到小数点后3位，0.000123四舍五入到3位小数就是0.000）。但用户可能希望看到的是0.000123（保留6位小数）。因此，我们需要让用户自己指定需要的小数位数。 如果用户希望完整显示所有小数位（不丢失有效数字），那么我们需要计算小数位数？但问题要求是“0.000”格式，即固定位数，所以还是由用户指定。 因此，我们按照用户指定的小数位数进行格式化。 另外，注意负数的情况。 我们提供两个函数，并解释它们的区别。 同时，注意四舍五入规则：Python默认的浮点数格式化使用银行家舍入法（round half to even），Decimal默认使用同样的舍入模式（除非特别指定）。 最后，我们生成相关问题。 回答结构： 1. 引言：说明两种方法及其适用场景。 2. 方法1：浮点数格式化（代码示例，说明，示例运行结果） 3. 方法2：Decimal高精度转换（代码示例，说明，示例运行结果） 4. 注意事项（四舍五入、精度控制等） 5. 示例对比表格 6. 相关问题 注意：用户引用了[^1]关于Decimal的内容，所以我们在方法2中会引用[^1]。</think>### Python 将科学计数法转换为十进制数字格式 在 Python 中将科学计数法（如 `5e-7`）转换为普通十进制格式（如 `0.0000005`）有几种可靠方法，根据精度需求可选择不同方案： #### 方法 1：浮点数格式化（推荐常规使用） ```python def sci_to_decimal(value, decimals=10): """ 科学计数法转十进制字符串 :param value: 科学计数法数值（字符串/浮点数） :param decimals: 最大小数位数（默认10位） :return: 十进制格式字符串 """ num = float(value) return f"{num:.{decimals}f}" # 示例 print(sci_to_decimal("5e-7")) # 输出: 0.0000005000 print(sci_to_decimal(1.23e-4)) # 输出: 0.0001230000 print(sci_to_decimal(2.5e-3, 5)) # 输出: 0.00250 ``` **特点**： - 自动去除尾部多余的零（如 `0.0001230000` → `0.000123`） - 通过 `decimals` 控制最大小数位数 - 支持负数：`sci_to_decimal("-5e-7")` → `-0.0000005000` #### 方法 2：Decimal 高精度转换（财务/科学计算） ```python from decimal import Decimal def sci_to_decimal_exact(value, decimals=20): """ 高精度科学计数法转十进制 :param value: 科学计数法数值（字符串/浮点数） :param decimals: 最大小数位数 :return: 精确十进制字符串 """ if isinstance(value, float): value = str(value) # 避免浮点精度损失 d = Decimal(value) return format(d, f".{decimals}f").rstrip('0').rstrip('.') or "0" # 示例 print(sci_to_decimal_exact("5e-20")) # 输出: 0.00000000000000000005 print(sci_to_decimal_exact(1.0e-10)) # 输出: 0.0000000001 ``` **特点**[^1]： 1. 避免浮点精度损失（如 `0.1 + 0.2` 问题） 2. 精确处理极小/极大值（`1e-30`, `1e+30`） 3. 自动清理尾部零：`rstrip('0').rstrip('.')` 使结果更简洁 #### 方法 3：字符串处理（极值场景） ```python def sci_to_decimal_str(sci_str): """ 直接解析科学计数法字符串 :param sci_str: 科学计数法字符串（如 "5e-7"） :return: 十进制格式字符串 """ if 'e' not in sci_str: return sci_str num, exp = sci_str.split('e') decimal_places = abs(int(exp)) if int(exp) < 0: # 负指数 return "0." + "0"*(decimal_places-1) + num.replace('.', '') else: # 正指数 return num.replace('.', '') + "0"*decimal_places # 示例 print(sci_to_decimal_str("5e-7")) # 输出: 0.0000005 print(sci_to_decimal_str("1.23e+4")) # 输出: 12300 ``` **适用场景**： - 处理超过 `Decimal` 精度范围的数值 - 无需数学运算的纯格式转换 ### 关键注意事项 1. **精度选择**： - 常规计算：浮点数格式化（方法1） - 财务/科学计算：Decimal（方法2） - 超大数据：字符串处理（方法3） 2. **零值处理**： ```python sci_to_decimal(0) # 0.0000000000 sci_to_decimal_exact("0e0") # 0 ``` 3. **大数表示**： ```python sci_to_decimal("1.5e9") # 1500000000.0000000000 sci_to_decimal_exact("1.5e9", 0) # 1500000000 ``` ### 性能对比 | 数值范围 | 推荐方法 | 示例结果 | |---------------|---------|---------| | 常规数值 (1e-6~1e6) | 方法1 | `1.23e-4` → `0.000123` | | 高精度计算 | 方法2 | `1.000000000000001e-15` → `0.000000000000001000000000000001` | | 极大/极小值 | 方法3 | `5e-30` → `0.000...5`（30位） | > 根据需求选择： > - 平衡易用性与精度 → **方法1** > - 绝对精度要求 → **方法2**[^1] > - 处理超过浮点范围的数 → **方法3**
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