Python statsmodels-非常小的p值始终舍入为零

我在statsmodels中进行二项逻辑回归，p值总是四舍五入到0，而不是用科学符号表示

其他模型结果参数（如标准误差）用科学符号表示

我已经检查了

model.summary（）

（

p>|z |

列）输出和

model.p值，但值始终为0

是否有办法防止p值的舍入并获得实际值

这是Python 3.7上的statsmodels版本0.9.0

编辑1
来自
Decimal
的
getcontext（）
的输出为：

Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999,         capitals=1, clamp=0, flags=[FloatOperation], traps=[Overflow, ivisionByZero, InvalidOperation])

但是
Decimal（pvalue）
返回0。
试着用decimalI给出一个精度值。我想我试过了-我刚刚用输出编辑了这个问题。直接通过
模型检查pvalues。pvalues
模型。pvalues

是浮点精度，不舍入。如果它真的是0.0，那么很可能您有一个奇怪的边缘情况。在Logit中，估计的精度受到默认收敛标准的限制，对于参数估计，默认收敛标准可能仅为1e-6左右。