numpy 科学计数法
    numpy是Python中用于科学计算的一个库。在numpy中，科学计数法是一个非常常用的数值表示方式。科学计数法可用于表示过大或过小的数字，使得数字更易于理解和比较。
    科学计数法的表示方式为 $a times 10^b$，其中 $a$ 为尽可能小的数，$b$ 为整数。例如，$1.23 times 10^5$ 表示为 123000，$6.78 times 10^{-3}$ 表示为 0.00678。
    在 numpy 中，可以使用函数 np.format_float_positional() 将数值转换为科学计数法表示。该函数的用法如下：
numpy库统计函数
    ```python
    import numpy as np
    a = 123456789.123456789
    b = 0.0000000123456789
    print(np.format_float_positional(a, trim='-'))
    print(np.format_float_positional(b, trim='-'))
    ```
    输出结果为：
    ```
    1.2345678912345678e+08
    1.23456789e-08
    ```
    其中，trim 参数表示是否去除数值的小数末尾的零。如果将 trim 设置为 True，则会去除小数末尾的零，例如：
    ```python
    print(np.format_float_positional(a, trim=True))
    print(np.format_float_positional(b, trim=True))
    ```
    输出结果为：
    ```
    1.2345678912345678e+08
    1.23456789e-08
    ```
    numpy 中还提供了一些其他的函数，用于将科学计数法表示的数值转换为普通的数值。例如，可以使用函数 np.float32() 将数值转换为单精度浮点数，或使用函数 np.float64() 将数值转换为双精度浮点数。另外，也可以使用函数 np.int32() 或 np.int64() 将数值转换为整数。
    总的来说，numpy 提供了丰富的函数和工具，方便我们进行科学计算和数据分析。掌握科学计数法的使用方式，可以使我们更加高效地处理大量数据。

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