Python:美化数字和字典输出

Python: beautify numerical and dict outputs

我正在循环输出并比较 gof_traingof_test:

pp.pprint(gof_train)
pp.pprint(gof_test)

这会给我这样的结果(在 IPython 笔记本中):

# gof_train
{'Chi_square': 2835.3674597856002,
 'K_S': 0.05029482196934898,
 'MSE': 7.3741561732037447e-08,
 'RMSE / Mean': 0.46193590138914759,
 'RMSE / Mode': 0.050926962892235687,
 'R_square': 0.88494738072721291}
# gof_test
{'Chi_square': 708.90289308802267,
 'K_S': 0.05029482196934898,
 'MSE': 7.3741561732037447e-08,
 'RMSE / Mean': 0.46193590138914759,
 'RMSE / Mode': 0.050926962892235687,
 'R_square': 0.88494738072721291}

而且它们很难看。请问有没有办法美化输出?

具体来说,我想缩短数字,让这两个字典的属性相互比较。像这样:

'Chi_square': 2835.3674, 'Chi_square': 708.902,
'K_S': 0.050294,         'K_S': 0.0502,
'R_square': 0.8849,      'R_square': 0.8849

我的想法

  1. 数值输出,我觉得可以试试%precisionhttp://ipython.org/ipython-doc/2/api/generated/IPython.core.magics.basic.html#IPython.core.magics.basic.BasicMagics.precision

  2. 但我不知道有什么比较结果的好方法。如果我可以设置gof_traingof_testfloat: leftcss会很有趣,但我认为这是不可能的。

事实上,您无法使用 CSS 影响 Python 输出的显示,但您可以将结果提供给格式化函数,该函数会负责将结果设为 "beautiful"。在你的情况下,你可以使用这样的东西:

def compare_dicts(dict1, dict2, col_width):
    print('{' + ' ' * (col_width-1) + '{')
    for k1, v1 in dict1.items():
        col1 = u"  %s: %.3f," % (k1, v1)
        padding = u' ' * (col_width - len(col1))
        line = col1 + padding
        if k1 in dict2:
            line = u"%s  %s: %.3f," % (line, k1, dict2[k1])
        print(line)
    print('}' + ' ' * (col_width-1) + '}')

dict1 = {
    'foo': 0.43657,
    'foobar': 1e6,
    'bar': 0,
}


dict2 = {
    'bar': 1,
    'foo': 0.43657,
}

compare_dicts(dict1, dict2, 25)

这给出:

{                        {
  foobar: 1000000.000,   
  foo: 0.437,              foo: 0.437,
  bar: 0.000,              bar: 1.000,
}                        }

只需使用pandas:

In [1]: import pandas as pd

更改小数位数:

In [2]: pd.options.display.float_format = '{:.3f}'.format

制作数据框:

In [3]: df = pd.DataFrame({'gof_test': gof_test, 'gof_train': gof_train})

并显示:

In  [4]:  df
Out [4]:  

另一种选择是使用 engineering prefix:

In  [5]:  pd.set_eng_float_format(use_eng_prefix=True)
          df
Out [5]: 

In  [6]: pd.set_eng_float_format()
         df
Out [6]: