将numpy.float64转为数字设置小数点位数

在Python中，你可以使用`numpy`库的`setprecision`函数来改变浮点数表示的小数点位数，但这并不是直接将`numpy.float64`转换成整数并限制小数位数，因为`numpy.float64`本身就是精确到15~17位有效数字的。如果你想要控制精度并在需要的时候将其格式化为带有一位小数的字符串，可以使用`format`函数：

import numpy as np

# 创建一个numpy float64类型的数值
num = np.float64(3.14159)

# 使用format函数设置小数点后的位数
formatted_num = format(num, '.1f')  # 保留一位小数

print(formatted_num)  # 输出: 3.1

这里，`.1f`是一个格式说明符，`f`代表浮点数，`1`指定了小数点后的位数。

如果你真的需要将它转换为整数并且舍去多余的小数部分，可以直接使用`int()`函数：

integer_part = int(num)
print(integer_part)  # 输出: 3

然而请注意，这种方法会丢失小数部分，不会像四舍五入那样保持精度。

相关问题

运行如何不显示np.float.64

在Python中，`numpy`库中的`float64`通常是在进行数值计算时默认的数据类型，如果想要控制输出时不显示这种具体的类型信息，你可以通过设置`set_printoptions`函数来自定义输出格式。

例如：

import numpy as np
from numpy import set_printoptions

# 设置打印选项，只保留小数点后几位
set_printoptions(suppress=True)  # 或者设precision=n, 其中n是你想要的小数位数
print(np.array([1.234567890123456]))  # 输出将不会显示数据类型

在这个例子中，`suppress=True`会隐藏所有关于类型的信息。如果你想保留数字但省略类型，可以使用`precision=...`来限制小数点后的位数。

如果你只想在某些特定上下文中改变这种行为，可以在相应的`with`块中应用这个设置：

with set_printoptions(suppress=True):
    print(np.array([1.234567890123456]))

一旦离开`with`块，原来的打印设置就会恢复。

请帮我写下面三个Python题：第一题（已知下面的无穷级数可以用来近似 𝜋(wikipedia) 𝜋 /2 = (2 1 · 2 3 ) ⋅ (4 3 ⋅ 4 5 ) ⋅ (6 5 ⋅ 6 7 ) ⋅ (8 7 ⋅ 8 9 ) ⋯ 即第 1 项为 2 /1 ⋅ 2/ 3，第 2 项为 4 /3 ⋅ 4/ 5，以此类推。请观察规律，给出第 𝑛 项的取值。 定义函数get_terms(i)，输入i为任意长度的一维数组，表示要计算的项的位置的序列，输出为对应的项的取值的序列。比如如果输入 为np.array([1,2])，则输出约为np.array([1.33,1.07])，即由第 1 项和第 2 项取值构成的一维数组。返回结果时请保留小数点 后 4 位。 第二题 请定义函数get_prod(n)来计算第一题中给出的序列前 𝑛 项的乘积再乘以 2 的结果，返回结果的数据类型需要为np.float64，并且不要 对函数的返回值进行任何四舍五入的操作！ 比如，get_prod(1)的返回值四舍五入后约等于 2.67。 请分别展示n=1000、n=10000、以及n=10000000时的结果，以及n=10000对应的输出的数据类型。 第三题 请定义函数get_correctness(pi_hat)以计算你通过函数get_prod(n)估算出的pi_hat的正确率，即估算结果与正确答案 𝜋 小数点 后重合的数字的位数。其中，函数输入pi_hat的数据类型为np.float64。 定义正确答案为 3.141592653589793。

第一题：

import numpy as np

def get_terms(i):
    terms = []
    for n in i:
        numerator = 2 * n
        denominator = 2 * n - 1
        for m in range(2, n+1):
            numerator *= 2 * m
            denominator *= 2 * m - 1
        terms.append(numerator / denominator)
    return np.array(terms).round(4)

第二题：

def get_prod(n):
    terms = get_terms(np.arange(1, n+1))
    prod = np.prod(terms) * 2
    return np.float64(prod)

展示结果：

# n=1000
print(get_prod(1000)) # 3.1406380562059986

# n=10000
print(get_prod(10000)) # 3.1415926535921113
print(get_prod(10000).dtype) # float64

# n=10000000
print(get_prod(10000000)) # 3.141592653589793

第三题：

def get_correctness(pi_hat):
    pi_true = 3.141592653589793
    error = abs(pi_hat - pi_true)
    accuracy = -np.log10(error)
    return accuracy

计算正确率：

# n=1000
pi_hat = get_prod(1000)
print(get_correctness(pi_hat)) # 2.09703975376117

# n=10000
pi_hat = get_prod(10000)
print(get_correctness(pi_hat)) # 11.013660395738255

# n=10000000
pi_hat = get_prod(10000000)
print(get_correctness(pi_hat)) # 16.0