python之将二维字符串数组转换为 python_removing 科学记数法中的 float

在 x 数组中使用 numpy.astype 时，如何将科学计数法转换为原始格式？这是我的代码:

with open ('outfile.csv', 'r') as infile: 
    reader = csv.reader(infile) 
    reader_list = list(reader) 
    reader_array = array(reader_list) 
    x = reader_array[:,5].astype(np.float) 
 
    #original array: 
    print reader_array[:,5] 
 
    #converted to float 
    print x 
 
#original array: 
['-0.00041955436132607246' '-0.00036612800229292086'  '0.00022313364860991641' ..., '73.418371245304215' '73.417384428365267'  '73.416718169781149']  
 
#converted to float 
[ -4.19554361e-04  -3.66128002e-04   2.23133649e-04 ...,   7.34183712e+01    7.34173844e+01   7.34167182e+01] 

更具体地说，我想将字符串数组转换为 float ，但保持与原始数组相同的格式，并对其进行一些分析:

#find row number of max value in column 1: (This piece works fine) 
max_index = where(reader_array[:,1] == max(reader_array[:,1])) 
 
#take last element in column 5: (This one is also fine) 
total_ = (reader_array[(len(reader_array[:,5])-1),5]) 
 
#find row number where element in column 5 is equal to 0.1*total_: (here's the problem!) 
0.1_index = where((reader_array[:,5]) == (total_)*0.1) 

所以我认为将字符串更改为 float 但使用与原始数组相同的格式允许将数组成员乘以另一个 float (此处为 0.1)。

请注意，值 (0.1*total_) 可能与第 5 列中的任何行值都不匹配，我必须考虑如何解决。但是如果不能将行与 (0.1*total_) 进行比较，我就无法取得进步。

如果有人可以提示如何处理，我将不胜感激。

请您参考如下方法:

您本质上受到 float 使用 IEEE 754 存储这一事实的限制。 .您不能拥有任意精度的 float ，因此在您的情况下，您不能期望它们一定与字符串表示形式完全相同。

但是，在您的情况下，更紧迫的问题是要将字符串与 float 进行比较，因此它们当然会有所不同。 Python 是动态的，但是 strongly打字。

鉴于以上两点，您需要更好地定义您的问题。为什么需要与字符串数组进行比较？ (这是什么意思!？)

一旦您整理好数据类型(例如使用 numpy.close)，您能否测试接近度而不是相等性？