如何在列表或 np.array 中保留尾随零？

Question

我正在使用 python 进行一些统计，我有这个数据集：

test=[0.200,0.220,0.220,0.120,0.330,0.330]

Python 会自动将其转换为 [0.2, 0.22, 0.22, 0.12, 0.33, 0.33] 但实际上零在我的计算中是有效数字，所以我想将它们保留在数组中。 我知道我可以导入小数并将 Decimal 用于单个值，但是如何将所有尾随零保留在列表或 np.array 中？

认为您正在使用 python 脚本插入实验数据，数据直到第三个数字都是精确的，所以我想跟踪 0.020 意味着第三个数字实际上是 0。我怎样才能完成这个任务？对于化学家或工程师来说，这是一个非常重要的问题。

我需要它，因为我必须跟踪有效数字以进行下一次计算...理想情况下，我必须计算这种情况下有效数字的数量 3 并在下一次计算中使用它，这是一种直方图用与有效数字数相关的 bin 宽度进行绘图。

Answer 1

我认为这个问题本身就有缺陷。 0.200和0.2之间不仅没有真正的区别，而且计算机不以十进制格式存储数据，只是二进制。 （为此，计算机可能会因为精度问题将0.2 存储为0.20000000000000000000001，但由于二进制表示的限制，这实际上不可能在存储级别截断。）

如果你只想打印三个有效数字的值，你可以使用

print "%.3f" % float_var

如果您想将所有未来的计算四舍五入到小数点后三位，请使用

round(float_var,3)

但就实际计算而言，没有任何收获。无论您使用的是 Python、C、Java 还是铅笔和纸，0.200 对计算的影响都与 0.2 相同。

编辑：如果您真的需要有效数字，则没有理由不能在列表中使用 Decimal 对象。 https://docs.python.org/2/library/decimal.html 提供了一种相当快速的方式将它们从字符串中整体转换：

data = map(Decimal, '1.34 1.87 3.45 2.35 1.00 0.03 9.25'.split())

或者，如果您已经有一个浮点数组需要将其带入三位有效数字，您可以这样做：

import decimal

def toDecimal(x):  # x is a float.
  return decimal.Decimal(str(x)).quantize(decimal.Decimal('1.000'))

data = map(toDecimal, float_var_list)

就计算有效数字的数量而言，我认为没有内置函数可以解决这个问题，但玩弄字符串会给你一个答案，而不会有太多麻烦。

def numDigits(x):  # x is a Decimal object.
  splitDecimal = str(x).split(".")
  return len(splitDecimal[1])