如果我有一个像这样的numpy数组：
[2.15295647e+01, 8.12531501e+00, 3.97113829e+00, 1.00777250e+01]
我如何移动小数点并设置数字格式，所以最终得到一个像这样的numpy数组：
[21.53, 8.13, 3.97, 10.08]
np.around(a, decimals=2)只给了我[2.15300000e+01, 8.13000000e+00, 3.97000000e+00, 1.00800000e+01]我不想要的东西，我还没有找到另一种方法。
为了使numpy以任意格式显示浮点数组，可以定义一个自定义函数，该函数将浮点值作为其输入并返回格式化的字符串：
In [1]: float_formatter = "{:.2f}".format
在f这里固定点格式（不是“科学”），以及.2手段小数点后两位（你可以阅读更多关于字符串格式化这里）。
让我们用一个浮点值对其进行测试：
In [2]: float_formatter(1.234567E3)
Out[2]: '1234.57'
要使numpy以这种方式打印所有浮点数组，可以将formatter=参数传递给np.set_printoptions：
In [3]: np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})
现在numpy将以这种方式打印所有浮点数组：
In [4]: np.random.randn(5) * 10
Out[4]: array([5.25, 3.91, 0.04, -1.53, 6.68]
请注意，这仅影响numpy数组，而不影响标量：
In [5]: np.pi
Out[5]: 3.141592653589793
它也不会影响非浮点数，复杂的浮点数等-您将需要为其他标量类型定义单独的格式化程序。
您还应该知道，这只会影响numpy显示浮点值的方式-计算中将使用的实际值将保留其原始精度。
例如：
In [6]: a = np.array([1E-9])
In [7]: a
Out[7]: array([0.00])
In [8]: a == 0
Out[8]: array([False], dtype=bool)
numpy将其打印a为等于0，但不是-仍等于1E-9。
如果您实际上想以某种方式舍入数组中的值，从而影响它们在计算中的使用方式np.round，则应使用，正如其他人已经指出的那样。
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