具有 dtype 精度的格式化浮点输出答案

【问题标题】：formatted float output with dtype precision具有 dtype 精度的格式化浮点输出
【发布时间】：2017-01-31 17:46:02
【问题描述】：

我有几个具有不同数据类型的 numpy 浮点数组。我现在想print 他们并在输出中准确包含“正确”的位数。像

这样的幼稚方法

import numpy as np

a = np.array([1.0 / 3.0], dtype=np.float64)
print(a)
print('%f' % a[0])

b = np.array([1.0 / 3.0], dtype=np.float16)
print(b)
print('%f' % b[0])

打印

[ 0.33333333]
0.333333
[ 0.33325195]
0.333252

这不是我想要的。我可以修改格式字符串 à la %.18f，但是如何将位数调整为 dtype？

【问题讨论】：

标签： python numpy floating-point format

【解决方案1】：

对于 NumPy 浮点数据类型，尾数长度为 in the documenation。有了这个，就可以去

def dtype_digits(dt):
    if dt == numpy.float16:
        mantissa = 10
    elif dt == numpy.float32:
        mantissa = 23
    elif dt == numpy.float64:
        mantissa = 52
    else:
        raise RuntimeError('Unknown float type')
    significant_digits = mantissa * numpy.log(2) / numpy.log(10)
    return int(significant_digits)

然后像这样使用

# data = numpy.array(...)
#
fmt = '%%.%de' % dtype_digits(data.dtype)
for x in data:
    print(fmt % x)

【讨论】：

【解决方案2】：

Python 的内置 repr() 就是为此目的而设计的：

print('%r' % a[0])
0.33333333333333331

print('%r' % b[0])
0.33325

【讨论】：