python datafram生成数组时如何控制小数精确度

在 Pandas 中，可以使用 `round()` 函数来控制数据框中浮点数的小数精度。该函数需要传递一个整数参数，表示要保留的小数位数。

例如，假设有一个名为 `df` 的数据框，其中包含一个浮点数列 `col1`，要将其保留两位小数，可以使用以下代码：

df['col1'] = df['col1'].round(2)

这将使 `col1` 中的所有值都保留两位小数。如果要在创建数组时就指定小数精度，可以使用 `numpy` 库中的 `arange()` 函数。该函数接受三个参数：起始值、终止值和步长。可以通过将步长设置为需要保留的小数位数的倒数来控制小数精度。

例如，以下代码将创建一个包含 10 个值的数组，每个值都保留两位小数：

import numpy as np

arr = np.arange(0, 1, 0.01).round(2)

这将创建一个类似于 `[0.0, 0.01, 0.02, ..., 0.98, 0.99]` 的数组，其中每个值都保留两位小数。