Python numpy：如何设置精密打印poly1d

我想在打印多项式时设置精度（更一般的格式）。例如：

>>将numpy作为np导入
>>>β=np.asarray（[-3.61380614191654e-09，2.489464876955e-05，--0.08363845791767891143.213931472633]）
>>>p=np.poly1d（β）
>>>p
poly1d（[-3.61380614e-09、2.48946488e-05、-8.36384579e-02、1.43213931e+02]）
>>>印刷品（p）
3             2
-3.614e-09X+2.489e-05X-0.08364X+143.2
>>>np.设置打印选项（精度=8）#这没有效果
>>>印刷品（p）
3             2
-3.614e-09X+2.489e-05X-0.08364X+143.2

我想通过多项式调用

print

，得到类似于：

32
-3.61380614e-09 x+2.48946487e-05 x-0.08363845 x+143.21393147

[编辑]

我试着按照A.Donda的建议使用

numpy.polymone

，但我得到了一个不同的行为：

Python 3.8.6（默认值，2021年1月27日，15:42:20）
linux上的[GCC 10.2.0]
有关详细信息，请键入“帮助”、“版权”、“信用证”或“许可证”。
>>>将numpy作为np导入
>>>β=np.asarray（[-3.61380614191654e-09，2.489464876955e-05，--0.08363845791767891143.213931472633]）
>>>p=np.多项式.多项式（np.翻转（β））
>>>p
多项式（[1.4321393147e+02，-8.3638457918e-02,2.4894648770e-05，
-3.6138061419e-09]，域=[-1,1]，窗口=[-1,1]）
>>>印刷品（p）
poly（[1.4321393147e+02-8.3638457918e-02 2.4894648770e-05-3.6138061419e-09]）

使用

print（p）

打印多项式不会得到预期的结果

[Edit2]

Ubuntu 20.10有numpy 1.18.4。相反，使用pip3强制更新版本（1.20.1），我得到了期望的结果。

使用自定义函数格式化数字：

def fmt_float(q):
    s = '%.4g' % q
    if s.endswith('.0000'):
        s = s[:-5]
    return s

因此，您是对的，它不受NumPy的

printoptions

的影响

但该公司表示，这是“旧多项式API的一部分”，应该更好地使用：

np.flip

是必需的，因为除了

poly1d

之外，

多项式

期望系数按递增顺序递增

这似乎解决了你的具体问题，得到了高精度的系数。但是，

多项式.\uuuu str\uuuu

仍然不尊重

打印选项

：

>>> np.set_printoptions(precision=3)
>>> print(p)
143.213931472633 - 0.0836384579176789·x¹ + 2.489464876955e-05·x² - 3.61380614191654e-09·x³

您可以在NumPy存储库中提交问题。

使用自定义函数格式化数字：

def fmt_float(q):
    s = '%.4g' % q
    if s.endswith('.0000'):
        s = s[:-5]
    return s

因此，您是对的，它不受NumPy的

printoptions

的影响

但该公司表示，这是“旧多项式API的一部分”，应该更好地使用：

np.flip

是必需的，因为除了

poly1d

之外，

多项式

期望系数按递增顺序递增

这似乎解决了你的具体问题，得到了高精度的系数。但是，

多项式.\uuuu str\uuuu

仍然不尊重

打印选项

：

>>> np.set_printoptions(precision=3)
>>> print(p)
143.213931472633 - 0.0836384579176789·x¹ + 2.489464876955e-05·x² - 3.61380614191654e-09·x³

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您可以在NumPy存储库中提交问题。

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