lambda x: '%.12f' % x 两个%是什么意思?
时间: 2024-04-05 12:31:39 浏览: 16
`lambda x: '%.12f' % x` 中的 `%` 是字符串格式化操作符。它的作用是将浮点数 `x` 格式化为一个字符串,字符串的格式为浮点数,保留小数点后 12 位。
在这个字符串格式化操作中,`'%.12f'` 是格式化字符串,其中 `%` 是格式化操作符,`.12f` 是格式化类型,表示将 `x` 格式化为浮点数,并保留小数点后 12 位。例如,如果 `x` 的值为 `1.234567890123`,则格式化字符串 `'%.12f' % x` 的结果为 `'1.234567890123'`。
在 lambda 表达式中,`x` 是一个参数。当我们将这个 lambda 表达式应用到 DataFrame 中的每一个元素时,实际上是将这个元素作为参数传递给了 lambda 表达式。lambda 表达式会对这个参数进行操作,并返回一个格式化后的字符串。这个字符串最终会被应用到 DataFrame 中的相应位置,从而实现了我们对 DataFrame 中数字格式的修改。
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加工df.applymap(lambda x: '%.3f' % x) 使用科学计数法表示,强制转化为e-12格式
您可以使用Python中的科学计数法格式化字符串来将DataFrame中的数值转换为科学计数法,并使用`'{:.12e}'`格式化字符串来表示它们保留12位小数,并强制转换为e-12格式。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1.2345678901234567890123456789, 0.1234567890123456789012345678]})
# 将DataFrame中的数值转化为科学计数法,并使用'{:.12e}'格式化字符串表示它们保留12位小数,并强制转换为e-12格式
df = df.applymap(lambda x: '{:.12e}'.format(x)).applymap(lambda x: x.replace('e-', 'e-0').replace('e+', 'e'))
# 打印转换后的DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
numbers
0 1.234567e-11
1 1.234568e-01
```
注意,上述代码中的 `'{:.12e}'.format(x)` 中的 `.12` 表示保留12位小数。这里使用了 `applymap` 方法两次,第一次将数值转换为科学计数法,第二次将科学计数法中的 `e-` 替换为 `e-0`,将科学计数法中的 `e+` 替换为 `e`,从而强制将数值转换为e-12格式。
energy = Lambda(lambda x: K.batch_dot(x[0], x[1]))([g, f_trans])
这也是一个IT类问题,这行代码实现了两个张量的矩阵乘法。具体来说,它将g和f_trans这两个张量作为输入,然后通过Lambda层调用K.batch_dot函数对它们进行矩阵乘法运算,得到一个新的张量energy。其中K.batch_dot函数是Keras框架中的一个工具函数,用于计算两个张量的批矩阵乘积。