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在Python中,为什么numpy数组的预分配无法限制其打印精度?

numpy-ndarray precision printing numpy python

SapereAude · 技术社区 · 9 月前

下面是一个最小的例子:

import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=1000, precision=3)

# First attempt fails to limit the printed precision of x
x = np.array([None])
x[0] = 1/3
print(x)

# Second attempt succeeds
x = [None]
x[0] = 1/3
x = np.array(x)
print(x)

运行此脚本会产生

[0.3333333333333333]
[0.333]

为什么上述“第一次尝试”未能限制打印精度 x 第二次尝试成功了吗?

1 回复 | 直到 9 月前

mkrieger1 djuarezg 9 月前

运行时:

x = np.array([None])
x[0] = 1/3
print(x)

x 是一个对象数组(包含python浮点数),而不是像第二次尝试那样具有浮点数类型的数组:

array([0.3333333333333333], dtype=object)

这忽略了打印选项。

您可以通过以下方式简单地复制它:

print(np.array([1/3], dtype=object), np.array([1/3]))

输出: [0.3333333333333333] [0.333]

作为解决方法,将数组转换为float:

print(x.astype(np.float64))
# [0.333]

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