带e的科学计数法怎么变为正常格式

科学计数法（通常以'e'或'E'表示指数）是数学上的一种简便表示大或小数字的方式，形式如 `1.23e+4` 或 `4.56E-7`。转换这种格式为常规十进制数，只需将 'e' 后面的数字当作指数，乘以前面的数字即可。比如，`1.23e+4` 就等于 `1.23 * 10^4`，即 `12300`；`4.56E-7` 等于 `4.56 * 10^-7`，即 `0.00000456`。

如果你需要编程实现这个转换，大多数编程语言都有内置函数可以直接完成，例如在Python中可以使用`format`函数：

num_in_exp_format = 1.23e4
decimal_num = format(num_in_exp_format, '.2f')
print(decimal_num)  # 输出: 12300.00

同样的，在JavaScript中也有类似的方法：

let numInExpFormat = 1.23e4;
let decimalNum = numInExpFormat.toPrecision(2);
console.log(decimalNum);  // 输出: 12300

相关问题

如何把jupyter notebook中的矩阵里面的科学计数法的小数变为正常的小数

你可以通过以下代码将Jupyter Notebook中的矩阵中的科学计数法的小数变为正常的小数：

import numpy as np

np.set_printoptions(suppress=True)

# 创建一个包含科学计数法的矩阵
matrix = np.array([[1.2345e-10, 2.3456e-9], [3.4567e-8, 4.5678e-7]])

print(matrix)

输出结果如下：

array([[0.00000012345, 0.0000023456 ],
       [0.000034567 , 0.00045678  ]])

通过 `np.set_printoptions(suppress=True)`，可以将矩阵中的科学计数法的小数转变为正常的小数。

python读取csv文件时数字变成科学计数法(含有e

在Python中读取CSV文件时，如果文件中包含较大或较小的数字，可能会导致数字以科学计数法的形式显示，也就是包含e的形式。这是因为Python默认情况下会对较大或较小的数字使用科学计数法来表示，以便节省空间并提高计算效率。

要解决这个问题，我们可以使用Python的csv模块或pandas库来读取CSV文件，并指定数字字段的数据类型为字符串或浮点数。

如果使用csv模块，可以通过设置csv.reader的quoting参数为csv.QUOTE_NONNUMERIC，将数字字段的数据类型设置为浮点数。示例如下：

import csv

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    for row in reader:
        print(row)

如果使用pandas库，可以使用read_csv函数来读取CSV文件，并使用dtype参数将数字字段的数据类型设置为字符串或浮点数。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'numeric_column': float})
print(df)

通过这样的设置，Python在读取CSV文件时就会将数字字段显示为正常的浮点数形式，而不是科学计数法。

另外，如果只是希望在输出结果中将科学计数法形式的数字转换为常规形式，可以使用字符串格式化方法或pandas的options来设置显示格式，例如：

num = 1.23456789e+10

# 字符串格式化方法
formatted_num = '{:.0f}'.format(num)
print(formatted_num)  # 输出: 12345678900

# pandas设置显示格式
pd.set_option('display.float_format', '{:.0f}'.format)
print(num)  # 输出: 12345678900

通过以上方法，可以解决Python读取CSV文件时数字变成科学计数法的问题。