Python科学计数法精度规范化
Python科学计数法精度规范化
我的目标是将像\"1.2\"这样的字符串转换为科学计数法,而不添加额外的精度。问题是,输出结果中总是会有多余的0。\n我试图找出如何只得到\"1.2e+00\"的方法。我知道可以在格式化语句中指定精度,但我不想不必要地截断较长的字符串。我只想忽略末尾的0。\n我尝试使用Decimal.normalize(),在所有情况下都有效,除非e < 2。\n所以这样就更好了,除了我不想要12,我想要1.2e+1。:P\n非常感谢任何建议!\n编辑:\n为了澄清,输入值已经根据预定长度适当地四舍五入,现在长度未知。我试图避免重新计算适当的格式化精度。\n基本上,我可能会有输入值\"1.23\"和\"1234.56\",它们应该输出为\"1.23e+0\"和\"1.23456e+3\"。\n我可能只需要检查输入字符串的长度,并使用它来手动指定精度,但我想先检查一下,以确保我没有漏掉可以阻止指数格式任意添加0的方法。
Python科学计数法精度规范化的问题源于某个函数无法正确去除数字末尾的零。为了解决这个问题,我进行了一些调整,并编写了一个函数来移除Python中任意数字的尾部零。
代码如下:
def remove_trailing_zeros(value): value = str(value) if value.find('e') != -1: vals = value.split('e') e = vals[1] return '{:g}'.format(float(vals[0]))+'e'+e vals = value.split('.') if (vals[0] == '0'): i = 0 while vals[1][i] == '0': i += 1 return '{:.{}e}'.format(float(value), len(vals[1][i:]) - 1) else: j = len(vals[0]) - 1 while vals[0][j] == '0': j -= 1 return '{:.{}e}'.format(float(value), len(vals[0][:j]))
这个函数的作用是将输入的数字转换为科学计数法,并移除末尾的零。函数首先将数字转换为字符串,并检查是否包含指数部分(使用'e'进行判断)。如果有指数部分,则将其分割出来,并使用'{:g}'格式化字符串来移除末尾的零,并将指数部分添加回去。
如果没有指数部分,则将数字按照小数点进行分割。如果整数部分为0,则从小数部分开始遍历,直到找到第一个非零数字的位置,然后使用'{:.{}e}'格式化字符串来移除末尾的零并转换为科学计数法。如果整数部分不为0,则从整数部分的末尾开始遍历,直到找到第一个非零数字的位置,然后同样使用'{:.{}e}'格式化字符串来移除末尾的零并转换为科学计数法。
通过这个函数,我们可以在Python中对任意数字进行科学计数法精度规范化,并移除末尾的零。
Python科学计数法精度标准化问题的原因是输出结果的精度无法保持与输入字符串相同。解决方法是编写一个函数来判断数字的初始精度,并使用它来格式化输出结果。
代码中的`get_precision`函数用于确定字符串中精确数字的位数。如果字符串的第一个值为0,则返回小数点后的位数;否则,返回字符串的长度减1。
`ExpDecorator`类继承自`CurrencyDecorator`类,用于在输出文本中保持与输入字符串相同的精度。`get_text`方法首先获取装饰后的货币对象的文本表示,然后根据输入文本的精度格式化输出结果。
这个解决方法可能不是最优雅的,但是对于这个繁琐的任务来说,它能完成工作。
另外,还可以使用格式化语言的特性来实现相同的功能。代码`'{:.{}e}'.format(float(text), get_precision(text)-1)`可以实现在输出结果中保持与输入字符串相同的精度。不过,这种方法只适用于数字大于等于1e-04的情况。
Python科学计数法精度归一化的问题是由于在方法中可能无法确定预期精度而引起的。解决方法是使用方法来识别精度并相应调整。然而,使用".2"无法解决科学计数法中的有效数字问题。例如,对于输入"5.7 * 6.4 = 36.48",由于输入都具有两位有效数字,正确的输出(保留两位有效数字)应该是"36"。因此,需要根据需求自行确定所需的精度。
代码示例:
print '{:.2e}'.format(float(input))
参考链接:
- [stackoverflow.com/questions/3018758](http://stackoverflow.com/questions/3018758)
通过使用指定精度的格式来解决Python科学计数法精度归一化的问题。然而,由于科学计数法中的有效数字问题,简单地使用".2"无法实现预期效果,需要根据具体需求确定所需精度。可以通过使用方法来识别精度并相应调整来解决这个问题。