然后让python中的numpy矩阵在print时仅打印4位小数
时间: 2024-02-26 09:59:31 浏览: 12
你可以使用numpy库中的set_printoptions函数来设置打印矩阵时的精度。具体来说,你可以通过以下代码将精度设置为4位小数:
``` python
import numpy as np
# 创建一个numpy矩阵
matrix = np.array([[1.123456789, 2.23456789], [3.3456789, 4.456789]])
# 设置打印精度为4位小数
np.set_printoptions(precision=4)
# 打印矩阵
print(matrix)
```
输出结果为:
```
[[1.1235 2.2346]
[3.3457 4.4568]]
```
这样,你就可以在打印numpy矩阵时仅显示4位小数了。
相关问题
python输出的矩阵保留两位小数
要在Python中输出矩阵并保留两位小数,可以使用numpy库中的round函数。该函数可以对矩阵中的每个元素进行四舍五入,并指定保留的小数位数。具体代码如下:
```python
import numpy as np
matrix = np.array(\[\[1.2345, 2.3456\], \[3.4567, 4.5678\]\])
rounded_matrix = np.round(matrix, 2)
print(rounded_matrix)
```
这段代码中,我们首先导入了numpy库,并创建了一个包含原始矩阵的numpy数组。然后,我们使用np.round函数对矩阵中的每个元素进行四舍五入,并指定保留两位小数。最后,我们使用print函数输出结果。
请注意,如果你想要在输出时使用更多的格式化选项,你可以使用字符串的format方法。这种方法可以让你更灵活地控制输出的格式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python: namedtuple使用; numpy保留两位小数](https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/125913572)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python 保留两位小数 占位_第17p,Python中格式化输出的3种方式](https://blog.csdn.net/weixin_39549936/article/details/110238799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python规定输出矩阵的精度,小数点保留位数
在Python中,可以使用字符串格式化来规定输出矩阵的精度和小数点保留位数。具体方法如下:
1. 使用字符串格式化中的“%”符号来指定输出格式,后面跟着一个格式化字符串。
2. 在格式化字符串中,使用“.”号来指定小数点后的位数。
例如,如果要输出一个矩阵的每个元素保留3位小数,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
a = np.array([[1.234567, 2.345678], [3.456789, 4.567890]])
np.set_printoptions(precision=3) # 设置输出精度为3位小数
print(a)
```
输出结果为:
```
[[1.235 2.346]
[3.457 4.568]]
```
在上面的代码中,使用了NumPy库中的set_printoptions()函数来设置输出精度为3位小数。可以看到,输出结果中每个元素都保留了3位小数。