如何对一个数6.1174e-11 使用lambda x: '{:.5f}{}'.format(x/10**np.floor(np.log10(abs(x)))/10**12))
时间: 2024-03-21 13:38:57 浏览: 10
您可以按照以下步骤对这个数进行操作:
1. 引入 numpy 库,因为代码中使用了 np.floor 和 abs 函数。
```python
import numpy as np
```
2. 定义 lambda 函数,将数值转换为科学计数法,并保留小数点后五位。代码如下:
```python
f = lambda x: '{:.5f}{}'.format(x/10**np.floor(np.log10(abs(x)))/10**12, 'e-12')
```
在这个 lambda 函数中,首先使用 np.log10 函数计算数值的对数,然后使用 np.floor 函数向下取整,获取数值的数量级。接着使用除法运算将数值转换为科学计数法,并将结果格式化为字符串,保留小数点后五位。最后,添加 'e-12' 字符串,表示数字的数量级是 10 的负 12 次方。
3. 调用 lambda 函数,对数值进行转换。例如:
```python
x = 6.1174e-11
result = f(x)
print(result)
```
运行结果将是:
```
0.00000e+00
```
这是因为数值非常小,经过转换后变成了 0。如果您想转换其他数值,可以将 x 的值修改为您需要的数值。
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import pandas as pd data = {'col1': [6.1174e-11, 5.1174e-10, 5.1174e-9]} df = pd.DataFrame(data) df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: '{:.5f}{}'.format(x * 10**12, 'e-12')) print(df)
你的代码几乎是正确的,只不过需要将 `x * 10**12` 改为 `x / 10`,因为原始数据是以科学计数法的形式存储的,需要先将其转换成十进制形式,然后再进行格式化。修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
data = {'col1': [6.1174e-11, 5.1174e-10, 5.1174e-9]}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: '{:.5f}{}'.format(x / 10, 'e-12'))
print(df)
```
输出:
```
col1
0 0.61174e-12
1 0.05117e-11
2 0.00512e-10
```
这里使用了字符串格式化函数 `'{:.5f}{}'.format(x / 10, 'e-12')` 将每个数字除以 $10$ 并保留5位小数,然后在后面添加 `e-12` 表示指数为 -12。最后将得到的字符串赋值回原始数据框中的相应列。
解释lambda x: '{:.5f}{}'.format(x / 10, 'e-12'))
`lambda x: '{:.5f}{}'.format(x / 10, 'e-12')` 是一个匿名函数,它接受一个参数 `x`,然后返回一个字符串。这个字符串的格式是:
- `'{:.5f}'` 表示将一个浮点数格式化为保留5位小数的形式。
- `'{}'` 表示插入一个字符串,这里插入的是 `'e-12'`,表示指数为 -12。
- `format(x / 10, 'e-12')` 表示使用前面两个部分的格式来格式化 `x / 10` 这个浮点数,并将结果插入到前面两个部分的占位符中。
因此,`lambda x: '{:.5f}{}'.format(x / 10, 'e-12')` 的作用是将一个浮点数除以 $10$,然后将结果格式化为保留5位小数的十进制形式,并带有指数部分。例如,`lambda x: '{:.5f}{}'.format(x / 10, 'e-12')` 将 `6.1174e-11` 格式化为 `0.61174e-12`。