Điều này cho thấy một ví dụ về cách định dạng đầu ra của bạn với hai dấu thập phân bằng phương pháp định dạng %
cũ hơn:
v1 = 55.39
v2 = -1.15
v3 = 6.54
v4 = 0.00
print '%8.2f %8.2f' % [v1, v2]
print '%8.2f %8.2f' % [v3, v4]
Đầu ra tương ứng:
55.39 -1.15
6.54 0.00
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng chức năng "mới và cải tiến" .format [] sẽ tồn tại trong một thời gian và đáng để biết. Điều sau đây sẽ tạo ra đầu ra giống như trên:
print '{:8.2f} {:8.2f}'.format[v1, v2]
print '{:8.2f} {:8.2f}'.format[v3, v4]
Cả hai bộ chỉ thị định dạng phân bổ 8 khoảng trống cho số của bạn, định dạng nó dưới dạng phao với 2 chữ số sau điểm thập phân. Bạn sẽ phải điều chỉnh các giá trị này để phù hợp với nhu cầu của bạn.
Sử dụng phương pháp này để định dạng đầu ra của bạn sẽ dễ dàng hơn tôi nghĩ vì .format[]
sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều quyền kiểm soát đầu ra [bao gồm biện minh, điền, độ chính xác].
6 cách mà bạn có thể định dạng đầu ra chuỗi/số của mình trong Python
Hình ảnh của Kelly SikkemaVề bài viết này
Hầu hết thời gian, một câu lệnh print[]
mẫu có thể dẫn đến mã lộn xộn. Và đôi khi bạn không cần một logger để xử lý công việc. Python cung cấp các tùy chọn đầu ra khác nhau để đối phó với đầu ra chuỗi của bạn. Ở đây có một ít
Định dạng chuỗi
1. Sử dụng %s in statements
print[“Some text %s some text %s some text “ %[str1,str2]]
str1
and
55.39 -1.15
6.54 0.00
0takes địa điểm của 55.39 -1.15
6.54 0.00
1 và 55.39 -1.15
6.54 0.00
1 theo thứ tự đóBạn thậm chí có thể thực hiện các hoạt động toán học trong các đầu ra chuỗi.
In một nhân vật nhiều lần2. Định dạng bằng F-Prefix
Chúng ta có thể viết cùng một mã bằng phương pháp F-String.
Nó khắc phục giới hạn mà %s có - bạn không thể chỉ định một đơn đặt hàng [‘dễ dàng]. Vì vậy, khi bạn đang sử dụng
55.39 -1.15
6.54 0.00
3, bạn đã nhúng những thứ này vào các phần mong muốn của tuyên bố của mình và tự nhiên vượt qua ‘vấn đề đặt hàng3. Căn chỉnh đầu ra gọn gàng bằng F-Prefix
Bạn có thể sử dụng tùy chọn ____,
55.39 -1.15
6.54 0.00
5 hoặc 55.39 -1.15
6.54 0.00
6 trong định dạng F để căn chỉnh bên trái, căn chỉnh bên phải hoặc trung tâm căn chỉnh văn bản mà bạn muốn định dạng.Sau khi định dạng sự liên kết của văn bản đầu ra
Sau khi định dạng để căn chỉnh bên phải4. Sử dụng từ khóa định dạng
Chúng ta có thể sử dụng hàm
55.39 -1.15
6.54 0.00
7String trong Python để xuất văn bản mong muốn theo thứ tự chúng ta muốn.Sử dụng hàm định dạng [] trong PythonĐịnh dạng số
Bây giờ mở rộng định dạng bằng cách sử dụng ____ 18 [nhìn vào phần trên], hãy cố gắng sử dụng nó theo số, đặc biệt liên quan đến số thập phân
55.39 -1.15
6.54 0.00
91. Nhấn mạnh số chữ số sau điểm thập phân
Ví dụ: nếu tôi muốn hạn chế giá trị của PI [theo số thập phân thứ 2 hoặc thứ 3]
Đầu ra sốThông thường, chúng tôi sẽ nhận được điều này là kết quả
Sản lượng dự kiến bình thườngBây giờ bằng cách định dạng số, chúng ta có thể hạn chế số thập phân ở 2 chữ số.
hoặc 3 chữ số…
Hạn chế đến 3 số thập phân2. Định dạng đầu ra trong khung dữ liệu gấu trúc
Để đưa nó đi xa hơn một chút, nếu bạn muốn hiển thị các số ở một định dạng cụ thể trong khung dữ liệu của bạn, khi sử dụng
print '{:8.2f} {:8.2f}'.format[v1, v2]
print '{:8.2f} {:8.2f}'.format[v3, v4]
0, bạn có thể sử dụng ____21 để hiển thị cách bạn muốn. Dưới đây là một ví dụ về cách hiển thị các số, trước và sau khi bạn bật cài đặt print '{:8.2f} {:8.2f}'.format[v1, v2]
print '{:8.2f} {:8.2f}'.format[v3, v4]
2.Hãy lấy một ví dụ -
Chúng tôi đang đọc một tập tin ____23 và hiển thị nội dung. Chúng tôi thấy rằng cột chiều dài có 6 vị trí thập phân được hiển thị.
Màn hình bình thường với 6 dấu thập phân được hiển thị so với cột chiều dàiNếu chúng tôi quan tâm đến việc chỉ hiển thị 2 vị trí thập phân, chúng tôi có thể thay đổi nó bằng thuộc tính ____21. Dưới đây là đầu ra của DataFrame sau khi định dạng được áp dụng.
đầu ra sau khi đặt định dạng của kiểu dữ liệu float thành 2 chữ số thập phânLưu ý: Ở đây, đối với tất cả các màn hình PANDAS [ngay cả đối với các khung dữ liệu khác], chỉ có 2 dấu thập phân sẽ được hiển thị. Nếu bạn muốn đặt nó trở lại 4 hoặc 5 điểm thập phân, bạn sẽ phải đặt định dạng trở lại định dạng mà bạn muốn. Cho đến khi nó sẽ tiếp tục chỉ hiển thị 2 dấu thập phân.: Here on , for all the pandas displays [ even for other data-frames], only 2 decimal points will be displayed. If you want to set it back to 4 or 5 decimal points , you will have to set the format back to which ever format you want. Till then it will continue to display only 2 decimal points.
3. Định dạng đầu ra trong Numpy
Numpy có các cài đặt để thay đổi độ chính xác của dấu thập phân thành một điểm mong muốn.
np.set_printoptions[precision=2]
Hãy xem đầu ra là một phần mở rộng cho ví dụ trước từ gấu trúc.
Thay đổi độ chính xác của dấu thập phân trong Numpy