实际应用中,这种形式的数据往往不是我们想要的.
本文要解决的问题是将一个str格式的带有科学计数法数值的二维数组转换为小数形式

输入数据(str)
-999.    0.    0.    0.    0.
0. 0. 0. 0. 0.
5.00e-02 5.20e+01 2.55e+02 2.55e+02 2.55e+02
6.00e-02 6.90e+01 1.95e+02 2.53e+02 2.55e+02
8.00e-02 1.29e+02 2.21e+02 9.00e+01 2.55e+02
1.00e-01 2.55e+02 1.87e+02 1.50e+01 2.55e+02
1.50e-01 2.55e+02 6.90e+01 1.00e+00 2.55e+02
2.00e-01 2.55e+02 1.50e+02 1.50e+01 2.55e+02
0.4 255.   87.   15.  255. 
期望输出(str)
-999.      0.      0.      0.      0.  
0.      0.      0.      0.      0.  
0.05   52.    255.    255.    255.  
0.06   69.    195.    253.    255.  
0.08  129.    221.     90.    255.  
0.1   255.    187.     15.    255.  
0.15  255.     69.      1.    255.  
0.2   255.    150.     15.    255.  
0.4   255.     87.     15.    255.  
二. 解决方法
 
查找到的方法有几种:
 
1. 格式化字符串f-string语法
 
 
https://docs.python.org/3.4/library/string.html#format-specification-mini-language
 
> number = 0.0000001
> f"Number: {number}"
'Number: 1e-07'
> f"Number: {number:f}"
'Number: 0.000000'
> f"Number: {number:.10f}"
'Number: 0.0000001000'
只能用于单个浮点数操作
 
2. numpy取消科学计数法
 
numpy取消科学计数法.
 suppress=True 表示取消科学记数法
 
>import numpy as np
>np.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)
3. pandas取消科学计数法
 
>import pandas as pd
>pd.set_option('display.float_format',lambda x : '%.3f' % x)
三 . 完整代码
 
def table_process(table):
    np.set_printoptions(suppress=True)
    table_arr = np.fromstring(table, sep='\n')
    table_arr = color_arr.reshape((table_arr.size//5, 5))
    new_table = str(table_arr)
    new_table = re.sub('\\[', '', new_table)
    new_table = re.sub('\\]', '', new_table)
    return new_table
				
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猜测python应该是有现成的模块可以解决该问题,不过没找到,所以自己简单写了个函数处理:
def tranform(inputString):
　　num_value = re.compile('^[0-9.]+([*|x][0-9]+)+[E|e|^][+-]?[0-9]+$')
 　　result = num_value.match(inputString)    　　if resul...
				
print （"%e" %number）可以将number输出为科学计数法
这里的 number  是要转换的数字或者变量
同理，也可以把科学记数法转化为十进制整数：print （"%d" %number）
同理，二进制，八进制，十六进制也是一样的
当然浮点型的也可以。
print ("%e"%1010)
1.010000e+03