如何强制Python中Numpy数组的浮点数不使用科学计数法输出

我有一段代码，从文本格式读取数据并转换为浮点型Numpy数组，将数值乘以1000.0后打印该数组。我使用如下方式格式化数组输出（其中k为数组的标识字符串，v为数组本身）：

out = f'{k.strip()} = ' + \
      np.array2string(v,
          prefix=f'{k} = ',
          precision=5,
          max_line_width=200,
          floatmode='maxprec'
      ) + '\n'

我期望得到如下格式的输出：

New.vals =         -80. -75. -70. -65. -60. -55. -50.

但实际输出通常采用科学计数法：

Typical.vals =         -8.00E+01 -7.50E+01 -7.00E+01 -6.50E+01 -6.00E+01 -5.50E+01 -5.00E+01

请问如何强制输出不使用科学计数法？

要强制Numpy数组输出时不使用科学计数法，可通过以下两种方式修改np.array2string的参数：

方法1：使用suppress=True参数 #

该参数会抑制科学计数法显示，结合已有参数即可得到普通小数格式输出：

out = f'{k.strip()} = ' + \
      np.array2string(v,
          prefix=f'{k} = ',
          precision=1,  # 匹配示例格式设置为1位小数，可按需调整
          max_line_width=200,
          floatmode='maxprec',
          suppress=True  # 关键参数：禁用科学计数法
      ) + '\n'

方法2：自定义浮点数格式化器 #

如果需要更精细的格式控制，可通过formatter参数直接指定输出格式：

out = f'{k.strip()} = ' + \
      np.array2string(v,
          prefix=f'{k} = ',
          max_line_width=200,
          formatter={'float': lambda x: '{:.1f}'.format(x)}  # 自定义为1位小数格式
      ) + '\n'

若需要整数格式，可将{:.1f}改为{:.0f}，完全按需求调整格式规则即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jiminion