


Bagaimanakah Saya Boleh Memformat Nombor dalam Python dengan Ribuan Pemisah?
Mencetak Nombor dengan Ribuan Pemisah
Dalam banyak senario, adalah wajar untuk memaparkan nombor besar dengan koma sebagai beribu-ribu pemisah untuk kebolehbacaan. Python menyediakan beberapa kaedah untuk mencapai ini, bergantung pada keperluan khusus anda.
Locale-Agnostic: Menggunakan Underscore
Untuk memasukkan koma sebagai ribuan pemisah tanpa mengira tempat pengguna, gunakan penentu format _:
print(f'{value:_}') # Python 3.6+
Ini akan sentiasa menggunakan garis bawah sebagai ribu pemisah. Contohnya:
1234567 --> 1_234_567
Gaya Bahasa Inggeris: Menggunakan Koma
Untuk menggunakan koma sebagai pemisah seribu, khusus untuk tetapan bahasa Inggeris:
print('{:,}'.format(value)) # Python 2.7+ print(f'{value:,}') # Python 3.6+
Sedar Setempat: Menggunakan Format 'n' Specifier
Untuk pemformatan yang menyedari setempat, yang menggunakan pemisah ribu yang sesuai dengan tempat yang dipilih pengguna, gunakan penentu format 'n':
import locale locale.setlocale(locale.LC_ALL, '') # Use '' for auto or specify a locale, e.g. 'en_US.UTF-8' print('{:n}'.format(value)) # Python 2.7+ print(f'{value:n}') # Python 3.6+
Rujukan dan Nota
Mengikut Spesifikasi Format Python Bahasa Mini:
- Pilihan ',' menggunakan koma untuk pemisah ribuan.
- Penentukan 'n' menyediakan pemformatan sedar setempat, menggunakan pemisah ribu yang sesuai.
- Pilihan '_' menggunakan garis bawah untuk pemisah beribu-ribu untuk pembentangan titik terapung dan integer 'd'. Untuk pembentangan integer 'b', 'o', 'x' dan 'X', garis bawah dimasukkan setiap empat digit.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memformat Nombor dalam Python dengan Ribuan Pemisah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
