如何从 python 中的 numpy lib 的 mean 方法中删除科学记数法

Question

我是 python 的新手，numpy library.I 正在我的自定义数据集上执行 PCA。我从 pandas 计算数据帧每一行的平均值，但我得到的结果低于平均值数组：

[   7.433148e+46
    7.433148e+47
    7.433148e+47
    7.433148e+46
    7.433148e+46
    7.433148e+46
    7.433148e+46
    7.433148e+45
    7.433148e+47]

我的代码是：

   np.set_printoptions(precision=6)
   np.set_printoptions(suppress=False)
   df['mean']=df.mean(axis=1)
   mean_vector = np.array(df.iloc[:,15],dtype=np.float64)

  print('Mean Vector:\n', mean_vector)

这些数字是什么意思？我应该如何从数字中删除 e？

非常感谢任何帮助，提前致谢。

Answer 1

这些大数字是否真实，如果是，您希望如何显示它们？

从您的问题中复制并粘贴：

In [1]: x=np.array([7.433148e+46,7.433148e+47])

默认的 numpy 显示添加了几个小数点。

In [2]: x
Out[2]: array([  7.43314800e+46,   7.43314800e+47])

改变精度变化不大

In [5]: np.set_printoptions(precision=6)
In [6]: np.set_printoptions(suppress=True)

In [7]: x
Out[7]: array([  7.433148e+46,   7.433148e+47])

suppress 做得更少。它抑制小的浮点值，而不是大的

suppress : bool, optional
Whether or not suppress printing of small floating point values using       
scientific notation (default False).

这些数字之一的默认 python 显示 - 也是科学的：

In [8]: x[0]
Out[8]: 7.4331480000000002e+46

使用格式化命令，我们可以将其显示为超过 46 个字符的荣耀（或血淋淋的细节）：

In [9]: '%f'%x[0]
Out[9]: '74331480000000001782664341808476383296708673536.000000'

如果这是一个真正的价值，我更愿意看到科学记数法。

In [11]: '%.6g'%x[0]
Out[11]: '7.43315e+46'

为了说明 suppress 的作用，打印这个数组的逆：

In [12]: 1/x
Out[12]: array([ 0.,  0.])

In [13]: np.set_printoptions(suppress=False)

In [14]: 1/x
Out[14]: array([  1.345325e-47,   1.345325e-48])

===============

我对 pandas 不太熟悉，但我想知道你的 mean 计算是否有意义。 pandas 为 df.iloc[:,15] 打印什么？对于如此大的平均值，原始数据必须具有相似大小的值。来源如何显示它们？我想知道您的大多数值是否较小，正常值，并且您有一些过大的值（异常值）'distort' 平均值。

我认为您可以使用 values:

简化数组提取

mean_vector = np.array(df.iloc[:,15],dtype=np.float64)
mean_vector = df.iloc[:,15].values

如何从 python 中的 numpy lib 的 mean 方法中删除科学记数法

how to remove e scientific notation from mean method of numpy lib in python

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