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假设我有一些 32 位数字和一些 64 位数字：

>>> import numpy as np
>>> w = np.float32(2.4)
>>> x = np.float32(4.555555555555555)
>>> y = np.float64(2.4)
>>> z = np.float64(4.555555555555555)

我可以将它们打印出来，%f但它有额外的、不需要的小数：

>>> '%f %f %f %f' % (w, x, y, z)
'2.400000 4.555555 2.400000 4.555556'

我可以使用%g，但它似乎有一个小的默认精度：

>>> '%g %g %g %g' % (w, x, y, z)
'2.4 4.55556 2.4 4.55556'

我在想我应该.7对 32 位值和.1564 位值使用类似的东西：

>>> '%.7g %.7g %.15g %.15g' % (w, x, y, z)
'2.4 4.555555 2.4 4.55555555555556'

这似乎工作得相当好，但精度数也用于小数位前的数字，例如 34567.375768。

总之，将浮点值序列化为文本的正确方法是什么，以便为 32 位和 64 位值保留适当的精度但不使用任何不必要的空间？

更新：

我认为输出应该是的示例：

number                float32     float64
5                     5           5
0.1                   0.1         0.1
2.4                   2.4         2.4
4.555555555555555     4.5555553   4.5555555555555554
12345678.92345678635  12345679.0  12345678.923456786

我用 .7/.16 得到什么。这实际上看起来不错：

>>> v32 = np.array([5, 0.1, 2.4, 4.555555555555555, 12345678.92345678635], dtype=np.float32)
>>> v64 = np.array([5, 0.1, 2.4, 4.555555555555555, 12345678.92345678635], dtype=np.float64)
>>> ('%.7g ' * len(v32)) % tuple(v32)
'5 0.1 2.4 4.555555 1.234568e+07 '
>>> ('%.16g ' * len(v64)) % tuple(v64)
'5 0.1 2.4 4.555555555555555 12345678.92345679 '
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2 回答 2

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您可以尝试使用该np.finfo函数来获得与您的浮点数相对应的精度

finfo32 = np.finfo(np.float32)
finfo64 = np.finfo(np.float64)

finfo32.resolution = 1e-6
finfo64.resolution = 1e-15

既然你知道你想要多少个小数，比如 6，只需使用 arstrip("0")去掉不必要的 0：

print ("%.6f" % your_float).strip("0")

如果您倾向于%g，也许您可​​能想要使用动态格式，例如：

>>> strf = lambda v: ("%%.%ig" % max(np.ceil(np.log10(v)), 7)) % v
>>> strf(123.456789)
'123.45679'
>>> strf(123456789.12345)
'123456789'
于 2012-09-18T21:18:04.267 回答
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我不确定您要完成什么。但是，这可能会有所帮助。你写了

这似乎工作得相当好，但精度数也用于小数位前的数字，例如 34567.375768。

您可以使用%f而不是g. 来自 Python文档：

精度是一个十进制数，表示在小数点后应显示多少位数，格式为“f”和“F”的浮点值，或小数点前后的位数，格式为“g”或'G'。

>>> z = np.float64(4.555555555555555)
>>> "%.3f" % z
'4.556'
>>> q = np.float64(2131234.555555555555555)
>>> "%.3f" % q
'2131234.556'
>>>
于 2012-09-18T21:27:23.790 回答