numpy.format_float_positional#

numpy.format_float_positional(x, precision=None, unique=True, fractional=True, trim='k', sign=False, pad_left=None, pad_right=None, min_digits=None)[source]#

将浮点标量格式化为位置表示法的十进制字符串。

提供对舍入、修整和填充的控制。使用并假设 IEEE 无偏舍入。使用“Dragon4”算法。

参数：
xpython 浮点数或 numpy 浮点标量

要格式化的值。

precision非负整数或 None，可选

要打印的最大位数。如果 unique 为 True，则可以为 None，但如果 unique 为 False，则必须为整数。

unique布尔值，可选

如果为 True，则使用一种数字生成策略，该策略通过谨慎的舍入给出最短的表示形式，该表示形式通过相同的类型唯一地标识浮点数与其他值。如果给出 precision 少于必要的位数，或者如果给出 min_digits 多于必要的位数，则可以使用更少的位数或更多的位数进行打印，在这种情况下，最后一位将使用无偏舍入进行舍入。如果为 False，则数字的生成方式如同打印无限精度值并在 precision 位数后停止，使用无偏舍入对剩余值进行舍入。

fractional布尔值，可选

如果为 True，则 precision 和 min_digits 的截止值指的是小数点后的总位数，包括前导零。如果为 False，则 precision 和 min_digits 指的是有效数字的总数，小数点之前或之后，忽略前导零。

trim‘k’、‘.’、‘0’、‘-’ 之一，可选

控制尾随数字的后处理修整，如下所示：

  • ‘k’：保留尾随零，保留小数点（不修整）

  • ‘.’：修整所有尾随零，保留小数点

  • ‘0’：修整除小数点之前的零以外的所有数字。如果缺少零，则插入零。

  • ‘-’：修整尾随零和任何尾随小数点

sign布尔值，可选

是否显示正值的符号。

pad_left非负整数，可选

用空格填充字符串的左侧，直到小数点左侧至少有那么多字符。

pad_right非负整数，可选

用空格填充字符串的右侧，直到小数点右侧至少有那么多字符。

min_digits非负整数或 None，可选

要打印的最小位数。只有在 unique=True 的情况下才有效，在这种情况下，可能会打印超过唯一标识该值所需的额外位数，并对最后一位额外数字进行舍入。

1.21.0 版中的新功能。

返回值：
rep字符串

浮点值的字符串表示形式

另请参见

format_float_scientific

示例

>>> import numpy as np
>>> np.format_float_positional(np.float32(np.pi))
'3.1415927'
>>> np.format_float_positional(np.float16(np.pi))
'3.14'
>>> np.format_float_positional(np.float16(0.3))
'0.3'
>>> np.format_float_positional(np.float16(0.3), unique=False, precision=10)
'0.3000488281'