使用NumPy可以将小数的科学符号抑制掉，即将小数的输出格式化为常规格式，使其易于阅读。
要抑制小数的科学符号，可以使用NumPy的set_printoptions函数。在set_printoptions中，可以通过设置参数，如科学符号的阈值、小数点后保留的位数、输出的字符宽度等来控制输出格式。
下面是具体的操作步骤：
- 导入NumPy库
import numpy as np
- 设置NumPy的打印选项
下面的代码演示了如何通过set_printoptions函数将小数的科学符号抑制掉:
np.set_printoptions(suppress=True)
在这个示例中，参数suppress=True用于打开抑制选项，表示要将小数的科学符号抑制掉。
- 执行计算并输出结果
在设置好对应的NumPy选项后，我们可以直接使用NumPy进行计算，然后输出计算结果。
下面的代码演示了如何使用NumPy对两个矩阵进行加法，并输出抑制了科学符号后的结果：
a = np.array([[1e-4, 2e-4], [3e-4, 4e-4]])
b = np.array([[5e-5, 6e-5], [7e-5, 8e-5]])
c = a + b
print(c)
输出结果为：
array([[0.00015, 0.00026],
[0.00037, 0.00048]])
在输出结果中，小数的科学符号被抑制了，小数位数也保留了应有的精度。
以下是另一个示例，演示如何通过NumPy输出矩阵的转置结果，并抑制小数的科学符号：
a = np.array([[1e-4, 2e-4], [3e-4, 4e-4]])
b = a.T
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)
print(b)
在这个示例中，我们通过设置选项precision=4来设置小数点后保留的位数为4，同时也抑制了小数的科学符号。
输出结果为：
array([[0.0001, 0.0003],
[0.0002, 0.0004]])
在输出结果中，矩阵的转置结果被正确输出了，并且小数没有出现科学符号，精度也被正确控制。