python不用科学计数法

A. python 输出数字，如何不以科学计数法输出

概述

利用numpy设置输出选项即可

代码解析

1、未使用numpy设置：

import time# time 时间类

print(time*time*1000) #输出一个非常大的数字

#out：

6.30e1352

由此可以看到，默认输出是以科学计数方式输出

2、使用numpy设置print的输出选项：

import numpy as np

import time

np.set_printoptions(suppress=True)#设置print选项的参数

print(time*time*1000)

#out

6301829436782946134

拓展内容

numpy

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高阶大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的前身Numeric最早是由Jim Hugunin与其它协作者共同开发，2005年，Travis Oliphant在Numeric中结合了另一个同性质的程序库Numarray的特色，并加入了其它扩展而开发了NumPy。NumPy为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

NumPy引用CPython(一个使用字节码的解释器)，而在这个Python实现解释器上所写的数学算法代码通常远比编译过的相同代码要来得慢。为了解决这个难题，NumPy引入了多维数组以及可以直接有效率地操作多维数组的函数与运算符。因此在NumPy上只要能被表示为针对数组或矩阵运算的算法，其运行效率几乎都可以与编译过的等效c语言代码一样快。

B. python数据分析-科学计数法

用python进行数据分析时，查看数据，经常发生数据被自动显示成科学记数法的模式，或者多行多列数据只显示前后几行几列，中间都是省略号的情形。

import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)

suppress=True 取消科学记数法

threshold=np.nan 完整输出（桥卜闭没有省略号）

display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]

详细介绍文档： pd.set_option

可以在pd.set_option设置display.float_format参敏裂数来以政策小数显示，比如下面设置显示到小数点后3位

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

set_option中还有其它一些控制设置，包括默认显示列数，行数等等

pd.set_option('display.max_columns',5, 'display.max_rows', 100)

import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', 10000, 'display.max_rows', 10000)

display.max_columns 显示最大列数

display.max_rows 显示最大行数

1、pd.set_option(‘expand_frame_repr’, False)

True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行

2、pd.set_option(‘display.max_rows’弊枝, 10)

pd.set_option(‘display.max_columns’, 10)

显示的最大行数和列数，如果超额就显示省略号，这个指的是多少个dataFrame的列。如果比较多又不允许换行，就会显得很乱。

3、pd.set_option(‘precision’, 5)

显示小数点后的位数

4、pd.set_option(‘large_repr’, A)

truncate表示截断，info表示查看信息，一般选truncate

5、pd.set_option(‘max_colwidth’, 5)

列长度

6、pd.set_option(‘chop_threshold’, 0.5)

绝对值小于0.5的显示0.0

7、pd.set_option(‘colheader_justify’, ‘left’)

显示居中还是左边，

8、pd.set_option(‘display.width’, 200)

横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200.

np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)

参数：

precision 设置浮点数的精度 （默认值：8）

threshold 设置显示的数目（超出部分省略号显示， np.nan是完全输出，默认值：1000）

edgeitems 设置显示前几个，后几个 （默认值：3）

suppress 设置是否科学记数法显示 （默认值：False）

示例如下：

import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4, threshold=8, edgeitems=4, linewidth=75, suppress=True, nanstr='nan', infstr='inf')print("precision=4, 浮点数精确小数点后4位: ", np.array([1.23446789]))print("threshold=8, edgeitems=4, 显示8个，前4后4: ", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x :'int:'+str(-x)})print("formatter, 格式化输出: ", np.arange(5))

输出如下：

[图片上传失败...(image-15f596-1587702700460)]

注意：precision自动四舍五入

详细介绍文档: np.set_printoptions

pd.set_option

pd.set_option(pat, value)

C. Python中的几种数据类型

大体上把Python中的数据类型分为如下几类：
Number(数字) 包括int,long,float,complex
String(字符串) 例如：hello,hello,hello
List(列表) 例如：[1,2,3],[1,2,3,[1,2,3],4]
Dictionary(字典) 例如：{1:nihao,2:hello}
Tuple(元组) 例如：(1,2,3,abc)
Bool(布尔) 包括True、False
由于Python中认为所有的东西都是对象，所以Python不用像其它一些高级语言那样主动声缺慎竖明一个变量的类型。
例如我要给一个变量i赋值100，python的实现 ：
i=100
C#的实现：
int i = 100;
下面一一简单介绍这几种数据类型
数字类型
int和long
之所以要把int和long放在一起的原因是python3.x之后已经不区分int和long,统一用int。python2.x还是区分的。下面我以Python2.7为例：
i = 10
type(i)
i=10000000000
type(i)
那么为什么10就是int,10000000000就是long呢，当然这就和int的最大值有关了，int类孝毁型的最大值为231-1，即2147483647，也可以用sys.maxint。
2**31-1
2147483647L
sys.maxint
2147483647
为什么用上面的方法求的值就是long型的呢(数字后面加‘L’表示是long型)，因为2**31的值为2147483648,这个值是一个long型，用一个long型减去1，结果还是一个long,但实际上int型的最大值就是2147483647
type(2147483647)
type(2147483648)
float类型
float类型和其它语言的float基本一致，浮点数，说白了，就是带小数点的数，精度与机器相关。例如：
i = 10000.1212
type(i)
complex：复数类型，具体含义及用法可自行查看相关文档。
字符串类型
字符串的声明有三种方式：单引号、双引号和三引号(包括三个单引号或三个双引号)。例如：
str1 = hello world
str2 = hello world
str3 = hello world
str4 = hello world
print str1
hello world
print str2
hello world
print str3
hello world
print str4
hello world
Python中的字符串有两种数据类型：str类型和unicode类型。str类型采用的ASCII编码，也就是说它无法表示中文。unicode类型采用unicode编码，能够表示任意字符，包括中文及其它语言。并且python中不存在像c语言中的char类型，就算是单个字符也是字符串类型。字符串默认采用的ASCII编码，如果要显示声明为unicode类型的话，需要在字伏大符串前面加上u或者U。例如：
str1 = hello
print str1
hello
str2 = u中国
print str2
中国
由于项目中经常出现对字符串的操作，而且由于字符串编码问题出现的问题很多，下面，来说一下关于字符串的编码问题。在与python打交道的过程中经常会碰到ASCII、Unicode和UTF-8三种编码。具体的介绍请参见这篇文章。我简单的理解就是，ASCII编码适用英文字符，Unicode适用于非英文字符(例如中文、韩文等)，而utf-8则是一种储存和传送的格式，是对Uncode字符的再编码(以8位为单位编码)。例如：
u = u汉
print repr(u) # uu6c49
s = u.encode(UTF-8)
print repr(s) # xe6xb1x89
u2 = s.decode(UTF-8)
print repr(u2) # uu6c49
解释：声明unicode字符串”汉“，它的unicode编码为”u6c49“，经过utf-8编码转换后，它的编码变成”xe6xb1x89“。
对于编码的经验总结：
1.在python文件头声明编码格式 ;
#-*- coding: utf-8 -*-
2.将字符串统一声明为unicode类型，即在字符串前加u或者U;
3.对于文件读写的操作，建议适用codecs.open()代替内置的open()，遵循一个原则，用哪种格式写，就用哪种格式读;
假设在一个以ANSI格式保存的文本文件中有“中国汉字”几个字，如果直接用以下代码，并且要在GUI上或者在一个IDE中打印出来(例如在sublime text中，或者在pydev中打印)，就会出现乱码或者异常，因为codecs会依据文本本身的编码格式读取内容：
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
print content
改用如下方法即可(只对中文起作用)：
# -*- coding: utf-8 -*-
import codecs
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
if isinstance(content,unicode):
print content.encode(utf-8)
print utf-8
else:
print content.decode(gbk).encode(utf-8)
列表类型
列表是一种可修改的集合类型，其元素可以是数字、string等基本类型，也可以是列表、元组、字典等集合对象，甚至可以是自定义的类型。其定义方式如下：
nums = [1,2,3,4]
type(nums)
print nums
[1, 2, 3, 4]
strs = [hello,world]
print strs
[hello, world]
lst = [1,hello,False,nums,strs]
type(lst)
print lst
[1, hello, False, [1, 2, 3, 4], [hello, world]]
用索引的方式访问列表元素，索引从0开始,支持负数索引，-1为最后一个.
lst = [1,2,3,4,5]
print lst[0]
1
print lst[-1]
5
print lst[-2]
4
支持分片操作，可访问一个区间内的元素，支持不同的步长，可利用分片进行数据插入与复制操作
nums = [1,2,3,4,5]
print nums[0:3] #[1, 2, 3] #前三个元素
print nums[3:] #[4, 5] #后两个元素
print nums[-3:] #[3, 4, 5] #后三个元素 不支持nums[-3:0]
numsclone = nums[:]
print numsclone #[1, 2, 3, 4, 5] 复制操作
print nums[0:4:2] #[1, 3] 步长为2
nums[3:3] = [three,four] #[1, 2, 3, three, four, 4, 5] 在3和4之间插入
nums[3:5] = [] #[1, 2, 3, 4, 5] 将第4和第5个元素替换为[] 即删除[three,four]
支持加法和乘法操作
lst1 = [hello,world]
lst2 = [good,time]
print lst1+lst2 #[hello, world, good, time]
print lst1*5 #[hello, world, hello, world, hello, world, hello, world, hello, world]
列表所支持的方法，可以用如下方式查看列表支持的公共方法：
[x for x in dir([]) if not x.startswith(__)]
[append, count, extend, index, insert, pop, remove, reverse, sort]
def compare(x,y):
return 1 if xy else -1
#【append】 在列表末尾插入元素
lst = [1,2,3,4,5]
lst.append(6)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst.append(hello)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
#【pop】 删除一个元素，并返回此元素的值 支持索引 默认为最后一个
x = lst.pop()
print x,lst #hello [1, 2, 3, 4, 5, 6] #默认删除最后一个元素
x = lst.pop(0)
print x,lst #1 [2, 3, 4, 5, 6] 删除第一个元素
#【count】 返回一个元素出现的次数
print lst.count(2) #1
#【extend】 扩展列表 此方法与“+”操作的不同在于此方法改变原有列表，而“+”操作会产生一个新列表
lstextend = [hello,world]
lst.extend(lstextend)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, hello, world] 在lst的基础上扩展了lstextend进来
#【index】 返回某个值第一次出现的索引位置，如果未找到会抛出异常
print lst.index(hello) #5
#print lst.index(kitty) #ValueError: kitty is not in list 出现异常
#【remove】 移除列表中的某个元素，如果待移除的项不存在，会抛出异常 无返回值
lst.remove(hello)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world] hello 被移除
#lst.remove(kitty) #ValueError: list.remove(x): x not in list
#【reverse】 意为反转 没错 就是将列表元素倒序排列,无返回值
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
lst.reverse()
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
#【sort】 排序
print lst #由于上面的反转 目前排序为 [world, 6, 5, 4, 3, 2]
lst.sort()
print lst #排序后 [2, 3, 4, 5, 6, world]
nums = [10,5,4,2,3]
print nums #[10,5,4,2,3]
nums.sort(compare)
print nums #[2, 3, 4, 5, 10]
列表转换为迭代器。
所谓的迭代器就是具有next方法(这个方法在调用时不需要任何参数)的对象。在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用，但迭代器没有值可以返回，就会引发一个StopIteration异常。迭代器相对于列表的优势在于，使用迭代器不必一次性将列表加入内存，而可以依次访问列表的数据。
依然用上面的方法查看迭代器的公共方法：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
print [x for x in dir(numiter) if not x.startswith(__)]
[next]
没错，只有next一个方法，对于一个迭代器，可以这样操作：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
for i in range(len(lst)):
print lstiter.next() #依次打印
1
2
3
4
5
元组类型
元组类型和列表一样，也是一种序列，与列表不同的是，元组是不可修改的。元组的声明如下：
lst = (0,1,2,2,2)
lst1=(hello,)
lst2 = (hello)
print type(lst1) # 只有一个元素的情况下后面要加逗号 否则就是str类型
print type(lst2) #
字典类型
字典类型是一种键值对的集合，类似于C#中的Dictionary
dict1 = {}
print type(dict1) # 声明一个空字典
dict2 = {name:kitty,age:18} #直接声明字典类型
dict3 = dict([(name,kitty),(age,18)]) #利用dict函数将列表转换成字典
dict4 = dict(name=kitty,age=18) #利用dict函数通过关键字参数转换为字典
dict5 = {}.fromkeys([name,age]) #利用fromkeys函数将key值列表生成字典，对应的值为None {age: None, name: None}
字典基本的操作方法：
#【添加元素】
dict1 = {}
dict1[mykey] = hello world #直接给一个不存在的键值对赋值 即时添加新元素
dict1[(my,key)] = this key is a tuple #字典的键可以是任何一中不可变类型，例如数字、字符串、元组等
#【键值对个数】
print len(dict1)
#【检查是否含有键】
print mykey in dict1 #True 检查是否含有键为mykey的键值对
print hello in dict1 #False
#【删除】
del dict1[mykey] #删除键为mykey的键值对
继续利用上面的方法查看字典的所有公共方法：
[x for x in dir({}) if not x.startswith(__)]
[clear, , fromkeys, get, has_key, items, iteritems, iterkeys, itervalues,
keys, pop, popitem, setdefault, update, values, viewitems, viewkeys, viewvalues]
dict.clear() 删除字典中所有元素
dict.() 返回字典(浅复制)的一个副本
dict.get(key,default=None) 对字典dict 中的键key,返回它对应的值value，如果字典中不存在此键，则返回default 的值(注意，参数default 的默认值为None)
dict.has_key(key) 如果键(key)在字典中存在，返回True，否则返回False. 在Python2.2版本引入in 和not in 后，此方法几乎已废弃不用了，但仍提供一个 可工作的接口。
dict.items() 返回一个包含字典中(键, 值)对元组的列表
dict.keys() 返回一个包含字典中键的列表
dict.values() 返回一个包含字典中所有值的列表
dict.iter() 方法iteritems(), iterkeys(), itervalues()与它们对应的非迭代方法一样，不同的是它们返回一个迭代器，而不是一个列表。
dict.pop(key[, default]) 和方法get()相似，如果字典中key 键存在，删除并返回dict[key]，如果key 键不存在，且没有给出default 的值，引发KeyError 异常。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 键，由dict[key]=default 为它赋值。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 键，由dict[key]=default 为它赋值。
布尔类型
布尔类型即True和False,和其它语言中的布尔类型基本一致。下面列出典型的布尔值
print bool(0) #False
print bool(1) #True
print bool(-1) #True
print bool([]) #False
print bool(()) #False
print bool({}) #False
print bool() #False
print bool(None) #False

D. Spyder集成开发环境中，Python绘图如何让Y轴不以科学计数法显示

很简单只需两个语句：
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)
这样就可以搞定！

E. python提供了三种基本的数字类型

整数、浮点数

F. 在python中出现这种情况为什么

python为什么会出现这种错误？
这是 Python 的浮点数精度问题，因为 Python 在存储浮点数的方法是存储二进制的科学计数法。

8 字节 64 位存储空间分配了 52 位来存储浮点数的有效数字，11 位存储指数，1 位存储正负号。
简单来说，因为小数点后面理论上可以有无限位数，所以不可能在有限字节中精确存储，所以用的是类似科学计数法的非精确存储。我们用分数来打比方，0.333334 可以用 1/3 来表示，但是 1/3 不等于 0.333334。所以在 Python 中就出现了这个问题，不光是 Python，其他语言也有类似的问题。
如何解决这种问题

接下来我们看看如何解决这个问题。

对于精确度要求不高的场景，可以计算后使用 round 函数近似。

对于确定小数位数的场景，例如金额 1.01，固定两位小数，则可以乘以 100 以后用整型保存。

对于精确度要求高的场景，Python 有 decimal 模块处理。

G. python里科学计数法加法运算后变成了整数怎么办

你原来数据是10的负300多次方，加上1的话，原数据和1相比实在是太小了。如果真的用科学计数法表示，就是"1.0000...00005898.."，中间三百多个0，字符串太长不利于显示，就被程序自行约去小数了；另外1点几是10的0次方级，没有用科学计数法的必要。建议根据实际需求再考虑一下如何呈现数据会好一些。