python不用科學計數法

A. python 輸出數字，如何不以科學計數法輸出

概述

利用numpy設置輸出選項即可

代碼解析

1、未使用numpy設置：

import time# time 時間類

print(time*time*1000) #輸出一個非常大的數字

#out：

6.30e1352

由此可以看到，默認輸出是以科學計數方式輸出

2、使用numpy設置print的輸出選項：

import numpy as np

import time

np.set_printoptions(suppress=True)#設置print選項的參數

print(time*time*1000)

#out

6301829436782946134

拓展內容

numpy

NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。支持高階大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。NumPy的前身Numeric最早是由Jim Hugunin與其它協作者共同開發，2005年，Travis Oliphant在Numeric中結合了另一個同性質的程序庫Numarray的特色，並加入了其它擴展而開發了NumPy。NumPy為開放源代碼並且由許多協作者共同維護開發。

NumPy引用CPython(一個使用位元組碼的解釋器)，而在這個Python實現解釋器上所寫的數學演算法代碼通常遠比編譯過的相同代碼要來得慢。為了解決這個難題，NumPy引入了多維數組以及可以直接有效率地操作多維數組的函數與運算符。因此在NumPy上只要能被表示為針對數組或矩陣運算的演算法，其運行效率幾乎都可以與編譯過的等效c語言代碼一樣快。

B. python數據分析-科學計數法

用python進行數據分析時，查看數據，經常發生數據被自動顯示成科學記數法的模式，或者多行多列數據只顯示前後幾行幾列，中間都是省略號的情形。

import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)

suppress=True 取消科學記數法

threshold=np.nan 完整輸出（橋卜閉沒有省略號）

display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]

詳細介紹文檔： pd.set_option

可以在pd.set_option設置display.float_format參敏裂數來以政策小數顯示，比如下面設置顯示到小數點後3位

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

set_option中還有其它一些控制設置，包括默認顯示列數，行數等等

pd.set_option('display.max_columns',5, 'display.max_rows', 100)

import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', 10000, 'display.max_rows', 10000)

display.max_columns 顯示最大列數

display.max_rows 顯示最大行數

1、pd.set_option(『expand_frame_repr』, False)

True就是可以換行顯示。設置成False的時候不允許換行

2、pd.set_option(『display.max_rows』弊枝, 10)

pd.set_option(『display.max_columns』, 10)

顯示的最大行數和列數，如果超額就顯示省略號，這個指的是多少個dataFrame的列。如果比較多又不允許換行，就會顯得很亂。

3、pd.set_option(『precision』, 5)

顯示小數點後的位數

4、pd.set_option(『large_repr』, A)

truncate表示截斷，info表示查看信息，一般選truncate

5、pd.set_option(『max_colwidth』, 5)

列長度

6、pd.set_option(『chop_threshold』, 0.5)

絕對值小於0.5的顯示0.0

7、pd.set_option(『colheader_justify』, 『left』)

顯示居中還是左邊，

8、pd.set_option(『display.width』, 200)

橫向最多顯示多少個字元， 一般80不適合橫向的屏幕，平時多用200.

np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)

參數：

precision 設置浮點數的精度 （默認值：8）

threshold 設置顯示的數目（超出部分省略號顯示， np.nan是完全輸出，默認值：1000）

edgeitems 設置顯示前幾個，後幾個 （默認值：3）

suppress 設置是否科學記數法顯示 （默認值：False）

示例如下：

import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4, threshold=8, edgeitems=4, linewidth=75, suppress=True, nanstr='nan', infstr='inf')print("precision=4, 浮點數精確小數點後4位: ", np.array([1.23446789]))print("threshold=8, edgeitems=4, 顯示8個，前4後4: ", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x :'int:'+str(-x)})print("formatter, 格式化輸出: ", np.arange(5))

輸出如下：

[圖片上傳失敗...(image-15f596-1587702700460)]

注意：precision自動四捨五入

詳細介紹文檔: np.set_printoptions

pd.set_option

pd.set_option(pat, value)

C. Python中的幾種數據類型

大體上把Python中的數據類型分為如下幾類：
Number(數字) 包括int,long,float,complex
String(字元串) 例如：hello,hello,hello
List(列表) 例如：[1,2,3],[1,2,3,[1,2,3],4]
Dictionary(字典) 例如：{1:nihao,2:hello}
Tuple(元組) 例如：(1,2,3,abc)
Bool(布爾) 包括True、False
由於Python中認為所有的東西都是對象，所以Python不用像其它一些高級語言那樣主動聲缺慎豎明一個變數的類型。
例如我要給一個變數i賦值100，python的實現 ：
i=100
C#的實現：
int i = 100;
下面一一簡單介紹這幾種數據類型
數字類型
int和long
之所以要把int和long放在一起的原因是python3.x之後已經不區分int和long,統一用int。python2.x還是區分的。下面我以Python2.7為例：
i = 10
type(i)
i=10000000000
type(i)
那麼為什麼10就是int,10000000000就是long呢，當然這就和int的最大值有關了，int類孝毀型的最大值為231-1，即2147483647，也可以用sys.maxint。
2**31-1
2147483647L
sys.maxint
2147483647
為什麼用上面的方法求的值就是long型的呢(數字後面加『L』表示是long型)，因為2**31的值為2147483648,這個值是一個long型，用一個long型減去1，結果還是一個long,但實際上int型的最大值就是2147483647
type(2147483647)
type(2147483648)
float類型
float類型和其它語言的float基本一致，浮點數，說白了，就是帶小數點的數，精度與機器相關。例如：
i = 10000.1212
type(i)
complex：復數類型，具體含義及用法可自行查看相關文檔。
字元串類型
字元串的聲明有三種方式：單引號、雙引號和三引號(包括三個單引號或三個雙引號)。例如：
str1 = hello world
str2 = hello world
str3 = hello world
str4 = hello world
print str1
hello world
print str2
hello world
print str3
hello world
print str4
hello world
Python中的字元串有兩種數據類型：str類型和unicode類型。str類型採用的ASCII編碼，也就是說它無法表示中文。unicode類型採用unicode編碼，能夠表示任意字元，包括中文及其它語言。並且python中不存在像c語言中的char類型，就算是單個字元也是字元串類型。字元串默認採用的ASCII編碼，如果要顯示聲明為unicode類型的話，需要在字伏大符串前面加上u或者U。例如：
str1 = hello
print str1
hello
str2 = u中國
print str2
中國
由於項目中經常出現對字元串的操作，而且由於字元串編碼問題出現的問題很多，下面，來說一下關於字元串的編碼問題。在與python打交道的過程中經常會碰到ASCII、Unicode和UTF-8三種編碼。具體的介紹請參見這篇文章。我簡單的理解就是，ASCII編碼適用英文字元，Unicode適用於非英文字元(例如中文、韓文等)，而utf-8則是一種儲存和傳送的格式，是對Uncode字元的再編碼(以8位為單位編碼)。例如：
u = u漢
print repr(u) # uu6c49
s = u.encode(UTF-8)
print repr(s) # xe6xb1x89
u2 = s.decode(UTF-8)
print repr(u2) # uu6c49
解釋：聲明unicode字元串」漢「，它的unicode編碼為」u6c49「，經過utf-8編碼轉換後，它的編碼變成」xe6xb1x89「。
對於編碼的經驗總結：
1.在python文件頭聲明編碼格式 ;
#-*- coding: utf-8 -*-
2.將字元串統一聲明為unicode類型，即在字元串前加u或者U;
3.對於文件讀寫的操作，建議適用codecs.open()代替內置的open()，遵循一個原則，用哪種格式寫，就用哪種格式讀;
假設在一個以ANSI格式保存的文本文件中有「中國漢字」幾個字，如果直接用以下代碼，並且要在GUI上或者在一個IDE中列印出來(例如在sublime text中，或者在pydev中列印)，就會出現亂碼或者異常，因為codecs會依據文本本身的編碼格式讀取內容：
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
print content
改用如下方法即可(只對中文起作用)：
# -*- coding: utf-8 -*-
import codecs
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
if isinstance(content,unicode):
print content.encode(utf-8)
print utf-8
else:
print content.decode(gbk).encode(utf-8)
列表類型
列表是一種可修改的集合類型，其元素可以是數字、string等基本類型，也可以是列表、元組、字典等集合對象，甚至可以是自定義的類型。其定義方式如下：
nums = [1,2,3,4]
type(nums)
print nums
[1, 2, 3, 4]
strs = [hello,world]
print strs
[hello, world]
lst = [1,hello,False,nums,strs]
type(lst)
print lst
[1, hello, False, [1, 2, 3, 4], [hello, world]]
用索引的方式訪問列表元素，索引從0開始,支持負數索引，-1為最後一個.
lst = [1,2,3,4,5]
print lst[0]
1
print lst[-1]
5
print lst[-2]
4
支持分片操作，可訪問一個區間內的元素，支持不同的步長，可利用分片進行數據插入與復制操作
nums = [1,2,3,4,5]
print nums[0:3] #[1, 2, 3] #前三個元素
print nums[3:] #[4, 5] #後兩個元素
print nums[-3:] #[3, 4, 5] #後三個元素 不支持nums[-3:0]
numsclone = nums[:]
print numsclone #[1, 2, 3, 4, 5] 復制操作
print nums[0:4:2] #[1, 3] 步長為2
nums[3:3] = [three,four] #[1, 2, 3, three, four, 4, 5] 在3和4之間插入
nums[3:5] = [] #[1, 2, 3, 4, 5] 將第4和第5個元素替換為[] 即刪除[three,four]
支持加法和乘法操作
lst1 = [hello,world]
lst2 = [good,time]
print lst1+lst2 #[hello, world, good, time]
print lst1*5 #[hello, world, hello, world, hello, world, hello, world, hello, world]
列表所支持的方法，可以用如下方式查看列表支持的公共方法：
[x for x in dir([]) if not x.startswith(__)]
[append, count, extend, index, insert, pop, remove, reverse, sort]
def compare(x,y):
return 1 if xy else -1
#【append】 在列表末尾插入元素
lst = [1,2,3,4,5]
lst.append(6)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst.append(hello)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
#【pop】 刪除一個元素，並返回此元素的值 支持索引 默認為最後一個
x = lst.pop()
print x,lst #hello [1, 2, 3, 4, 5, 6] #默認刪除最後一個元素
x = lst.pop(0)
print x,lst #1 [2, 3, 4, 5, 6] 刪除第一個元素
#【count】 返回一個元素出現的次數
print lst.count(2) #1
#【extend】 擴展列表 此方法與「+」操作的不同在於此方法改變原有列表，而「+」操作會產生一個新列表
lstextend = [hello,world]
lst.extend(lstextend)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, hello, world] 在lst的基礎上擴展了lstextend進來
#【index】 返回某個值第一次出現的索引位置，如果未找到會拋出異常
print lst.index(hello) #5
#print lst.index(kitty) #ValueError: kitty is not in list 出現異常
#【remove】 移除列表中的某個元素，如果待移除的項不存在，會拋出異常 無返回值
lst.remove(hello)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world] hello 被移除
#lst.remove(kitty) #ValueError: list.remove(x): x not in list
#【reverse】 意為反轉 沒錯 就是將列表元素倒序排列,無返回值
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
lst.reverse()
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
#【sort】 排序
print lst #由於上面的反轉 目前排序為 [world, 6, 5, 4, 3, 2]
lst.sort()
print lst #排序後 [2, 3, 4, 5, 6, world]
nums = [10,5,4,2,3]
print nums #[10,5,4,2,3]
nums.sort(compare)
print nums #[2, 3, 4, 5, 10]
列表轉換為迭代器。
所謂的迭代器就是具有next方法(這個方法在調用時不需要任何參數)的對象。在調用next方法時，迭代器會返回它的下一個值。如果next方法被調用，但迭代器沒有值可以返回，就會引發一個StopIteration異常。迭代器相對於列表的優勢在於，使用迭代器不必一次性將列表加入內存，而可以依次訪問列表的數據。
依然用上面的方法查看迭代器的公共方法：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
print [x for x in dir(numiter) if not x.startswith(__)]
[next]
沒錯，只有next一個方法，對於一個迭代器，可以這樣操作：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
for i in range(len(lst)):
print lstiter.next() #依次列印
1
2
3
4
5
元組類型
元組類型和列表一樣，也是一種序列，與列表不同的是，元組是不可修改的。元組的聲明如下：
lst = (0,1,2,2,2)
lst1=(hello,)
lst2 = (hello)
print type(lst1) # 只有一個元素的情況下後面要加逗號 否則就是str類型
print type(lst2) #
字典類型
字典類型是一種鍵值對的集合，類似於C#中的Dictionary
dict1 = {}
print type(dict1) # 聲明一個空字典
dict2 = {name:kitty,age:18} #直接聲明字典類型
dict3 = dict([(name,kitty),(age,18)]) #利用dict函數將列表轉換成字典
dict4 = dict(name=kitty,age=18) #利用dict函數通過關鍵字參數轉換為字典
dict5 = {}.fromkeys([name,age]) #利用fromkeys函數將key值列表生成字典，對應的值為None {age: None, name: None}
字典基本的操作方法：
#【添加元素】
dict1 = {}
dict1[mykey] = hello world #直接給一個不存在的鍵值對賦值 即時添加新元素
dict1[(my,key)] = this key is a tuple #字典的鍵可以是任何一中不可變類型，例如數字、字元串、元組等
#【鍵值對個數】
print len(dict1)
#【檢查是否含有鍵】
print mykey in dict1 #True 檢查是否含有鍵為mykey的鍵值對
print hello in dict1 #False
#【刪除】
del dict1[mykey] #刪除鍵為mykey的鍵值對
繼續利用上面的方法查看字典的所有公共方法：
[x for x in dir({}) if not x.startswith(__)]
[clear, , fromkeys, get, has_key, items, iteritems, iterkeys, itervalues,
keys, pop, popitem, setdefault, update, values, viewitems, viewkeys, viewvalues]
dict.clear() 刪除字典中所有元素
dict.() 返回字典(淺復制)的一個副本
dict.get(key,default=None) 對字典dict 中的鍵key,返回它對應的值value，如果字典中不存在此鍵，則返回default 的值(注意，參數default 的默認值為None)
dict.has_key(key) 如果鍵(key)在字典中存在，返回True，否則返回False. 在Python2.2版本引入in 和not in 後，此方法幾乎已廢棄不用了，但仍提供一個 可工作的介面。
dict.items() 返回一個包含字典中(鍵, 值)對元組的列表
dict.keys() 返回一個包含字典中鍵的列表
dict.values() 返回一個包含字典中所有值的列表
dict.iter() 方法iteritems(), iterkeys(), itervalues()與它們對應的非迭代方法一樣，不同的是它們返回一個迭代器，而不是一個列表。
dict.pop(key[, default]) 和方法get()相似，如果字典中key 鍵存在，刪除並返回dict[key]，如果key 鍵不存在，且沒有給出default 的值，引發KeyError 異常。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 鍵，由dict[key]=default 為它賦值。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 鍵，由dict[key]=default 為它賦值。
布爾類型
布爾類型即True和False,和其它語言中的布爾類型基本一致。下面列出典型的布爾值
print bool(0) #False
print bool(1) #True
print bool(-1) #True
print bool([]) #False
print bool(()) #False
print bool({}) #False
print bool() #False
print bool(None) #False

D. Spyder集成開發環境中，Python繪圖如何讓Y軸不以科學計數法顯示

很簡單只需兩個語句：
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)
這樣就可以搞定！

E. python提供了三種基本的數字類型

整數、浮點數

F. 在python中出現這種情況為什麼

python為什麼會出現這種錯誤？
這是 Python 的浮點數精度問題，因為 Python 在存儲浮點數的方法是存儲二進制的科學計數法。

8 位元組 64 位存儲空間分配了 52 位來存儲浮點數的有效數字，11 位存儲指數，1 位存儲正負號。
簡單來說，因為小數點後面理論上可以有無限位數，所以不可能在有限位元組中精確存儲，所以用的是類似科學計數法的非精確存儲。我們用分數來打比方，0.333334 可以用 1/3 來表示，但是 1/3 不等於 0.333334。所以在 Python 中就出現了這個問題，不光是 Python，其他語言也有類似的問題。
如何解決這種問題

接下來我們看看如何解決這個問題。

對於精確度要求不高的場景，可以計算後使用 round 函數近似。

對於確定小數位數的場景，例如金額 1.01，固定兩位小數，則可以乘以 100 以後用整型保存。

對於精確度要求高的場景，Python 有 decimal 模塊處理。

G. python里科學計數法加法運算後變成了整數怎麼辦

你原來數據是10的負300多次方，加上1的話，原數據和1相比實在是太小了。如果真的用科學計數法表示，就是"1.0000...00005898.."，中間三百多個0，字元串太長不利於顯示，就被程序自行約去小數了；另外1點幾是10的0次方級，沒有用科學計數法的必要。建議根據實際需求再考慮一下如何呈現數據會好一些。