使用NumPy进行计算时，结果可能会以科学符号的形式呈现。例如，数字1,000将被呈现为1e+03。在某些情况下，这可能会影响结果的可读性和可视化分析。因此，需要抑制小数的科学符号的使用，下面是一些方法。
方法1：设置浮点数格式
可以通过设置浮点数格式来抑制科学符号的使用。这可以通过更改浮点格式来实现，其中“%f”指定浮点数。
import numpy as np
# 不抑制科学符号使用时
x = np.array([1e-3, 1e-2, 1e-1, 1, 10, 100])
print(x)
# 抑制科学符号使用
np.set_printoptions(suppress=True, precision=4)
print(x)
上述代码展示了如何使用NumPy在数组中抑制科学符号。第一行创建了一个包含一系列数字的数组。默认情况下，在打印数字时，这些数字以科学符号的形式呈现。接下来，调用set_printoptions()函数并指定参数suppress=True和precision=4。suppress参数禁止科学符号的使用，precision参数指定输出小数点后的位数。最后，打印数组以查看输出结果。
方法2：转换数字数据类型
另一种抑制科学符号的方法是将浮点数据类型更改为双精度数据类型。使用双精度数据类型可以消除科学符号的使用，将小数转换为标准数字。
# 不抑制科学符号使用
x = np.array([1e-3, 1e-2, 1e-1, 1, 10, 100])
print(x)
# 抑制科学符号使用
x = x.astype(np.float64)
print(x)
上述代码展示了如何使用NumPy将数组中的数据类型从浮点转换为双精度数据类型。第一行创建了一个包含一系列数字的数组。默认情况下，在打印数字时，这些数字以科学符号的形式呈现。接下来，调用astype()函数并指定参数np.float64。这将转换所有数字的数据类型为双精度数据类型。最后，打印数组以查看输出结果。
上述两种方法都可以有效地抑制科学符号的使用。具体选择哪种方法取决于使用场景。在科学计算中，如果要保留精度并避免数据损失，则较好的选择是方法一。如果数据量很大，或需要进行可视化操作，则建议使用方法二。