避免 loadtxt 中的指数值答案

【问题标题】：Avoiding exponential values in loadtxt [duplicate]避免 loadtxt 中的指数值
【发布时间】：2014-07-31 13:56:56
【问题描述】：

我有一个 csv 文件，其标题如下：

鉴于此test.csv 文件：

"A","B","C","D","E","F","timestamp"
611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291111964948
611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291113113366
611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291120650486

如果，我使用load.txt，那么我会得到一个包含exponential 值的3 行7 列数组。

r1 = numpy.loadtxt(open("test.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=1)

我明白了

 [[  6.11882430e+02   9.08956010e+03   5.13300000e+03   8.64075140e+02
     1.71537476e+03   7.65227770e+02   1.29111196e+12]
  [  6.11882430e+02   9.08956010e+03   5.13300000e+03   8.64075140e+02
     1.71537476e+03   7.65227770e+02   1.29111311e+12]
  [  6.11882430e+02   9.08956010e+03   5.13300000e+03   8.64075140e+02
     1.71537476e+03   7.65227770e+02   1.29112065e+12]]

为了避免exponential，我使用了以下代码，但它仍然给出了相同的指数值。我的代码避免指数：

 r1 = np.loadtxt(open("test.csv","rb"),delimiter=",", dtype=np.float64, skiprows=1)

在创建 numpy 矩阵时有什么方法可以删除 exponential 吗？我知道我可以稍后使用 numpy.savetxt(sys.stdout, r1, '%5.2f') 删除这些值，但我希望它在创建矩阵时而不是在创建之后。

【问题讨论】：

611.88243 is 6.11882430e+02，考虑到与浮点运算相关的问题）。您不想读入值吗？否则，您在寻找什么样的结果？另外，您想对已经采用指数表示法 (1.291111964948E12) 的最后一列输入做什么？
为什么重要？除了显示方式之外还有什么不同吗？
@JoshuaTaylor 查看我的编辑，csv 文件中不会有任何指数值。
@RobWatts 是的，我希望我的矩阵看起来很简单
@user2481422 那么这只是你如何打印出来的问题 - 你的矩阵的内容没有任何问题。 stackoverflow.com/questions/2891790/… 回答如何做到这一点。

标签： python csv numpy matrix exponential

【解决方案1】：

我希望问题上的 cmets 清楚地表明这纯粹是一个格式问题。在 cmets 中还指出，@unutbu 在这里给出了对 numpy 数组的一些格式化选项的一个很好的解释：How to pretty-printing a numpy.array without scientific notation and with given precision?

该答案中未显示的一个选项是使用formatter 参数到np.set_printoptions。在 numpy 版本 1.7.0 中，该参数已添加到 set_printoptions。使用 formatter 参数，您可以控制 numpy 如何打印数组元素。下面是一个使用该参数控制浮点数格式的示例。

下面是使用默认设置打印a 的方式：

In [30]: a
Out[30]: 
array([[  6.11882430e+02,   9.08956010e+03,   5.13300000e+03,
          8.64075140e+02,   1.71537476e+03,   7.65227770e+02,
          1.29111196e+12],
       [  6.11882430e+02,   9.08956010e+03,   5.13300000e+03,
          8.64075140e+02,   1.71537476e+03,   7.65227770e+02,
          1.29111311e+12],
       [  6.11882430e+02,   9.08956010e+03,   5.13300000e+03,
          8.64075140e+02,   1.71537476e+03,   7.65227770e+02,
          1.29112065e+12]])

现在覆盖默认值，并告诉 numpy 使用 "%.5f" 格式将浮点值转换为字符串。此格式不使用科学计数法，始终显示小数点后五位。

In [31]: np.set_printoptions(formatter={'float': lambda x: "%.5f" % (x,)})

In [32]: a
Out[32]: 
array([[611.88243, 9089.56010, 5133.00000, 864.07514, 1715.37476,
        765.22777, 1291111964948.00000],
       [611.88243, 9089.56010, 5133.00000, 864.07514, 1715.37476,
        765.22777, 1291113113366.00000],
       [611.88243, 9089.56010, 5133.00000, 864.07514, 1715.37476,
        765.22777, 1291120650486.00000]])

您可以添加对rstrip 的调用以删除尾随零：

In [53]: np.set_printoptions(formatter={'float': lambda x: ("%.5f" % (x,)).rstrip('0')})

In [54]: a
Out[54]: 
array([[611.88243, 9089.5601, 5133., 864.07514, 1715.37476, 765.22777,
        1291111964948.],
       [611.88243, 9089.5601, 5133., 864.07514, 1715.37476, 765.22777,
        1291113113366.],
       [611.88243, 9089.5601, 5133., 864.07514, 1715.37476, 765.22777,
        1291120650486.]])

请注意，在上面，我在ipython 中输入了名称，它回显了它的值。以这种方式使用时，将打印对象的repr-representation。如果您明确打印它，您将获得str-representation：

In [55]: print(a)
[[611.88243 9089.5601 5133. 864.07514 1715.37476 765.22777 1291111964948.]
 [611.88243 9089.5601 5133. 864.07514 1715.37476 765.22777 1291113113366.]
 [611.88243 9089.5601 5133. 864.07514 1715.37476 765.22777 1291120650486.]]

【讨论】：

你的回答给出了这个错误TypeError: set_printoptions() got an unexpected keyword argument 'formatter'。
@user2481422：在 numpy 1.7.0 (github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/release/…) 中添加了 formatter 参数。你用的是什么版本？