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]#

以定位表示法将浮点标量格式化为十进制字符串。

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

参数：:
xpython float 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，则使用数字生成策略，该策略通过明智地舍入给出最短的表示，该表示通过明智地舍入从相同类型的其他值中唯一识别浮点数。如果给出 precision，则可以打印少于必要的位数，或者如果给出 min_digits，则可以打印更多位数，在这种情况下，最后一位将进行无偏舍入。如果为 False，则数字将像打印无限精度值一样生成，并在 precision 位数后停止，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 的截止点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，在小数点之前或之后，忽略前导零。

trim'k'、'.'、'0'、'-' 之一，可选

控制尾随数字的后期处理修剪，如下所示

  • 'k'：保留尾随零，保留小数点（不修剪）

  • '.'：修剪所有尾随零，保留小数点

  • '0'：修剪除小数点之前的零以外的所有数字。如果缺少，则插入零。

  • '-': 修剪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

用空格填充字符串左侧，直到小数点左侧至少有这么多字符。

pad_right非负整数，可选

用空格填充字符串右侧，直到小数点右侧至少有这么多字符。

min_digits非负整数或 None，可选

要打印的最小位数。只有在 unique=True 时才有效，在这种情况下，可能会打印超过唯一标识值的必要位数，对最后一位额外数字进行舍入。

版本 1.21.0 中的新内容。

返回：:
rep字符串

浮点值的字符串表示

另请参阅

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'
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