Hướng dẫn python format thousands k - định dạng python hàng nghìn k

Vì bạn không cung cấp bất kỳ dữ liệu nào hoặc thậm chí giải thích những gì bạn muốn hiển thị chính xác trên trục y, tôi sẽ trả lời với những gì nên hoạt động:

fig.update_yaxes(tickformat=".2s")  # will format to 2 sigfigs

Nếu bạn muốn các giá trị đánh dấu cách nhau thường xuyên cho trục y, bạn có thể chuyển danh sách các giá trị hoặc sử dụng dtick và tick0, được giải thích trong tài liệu

Vì vậy, ví dụ, bạn có thể sử dụng

fig.update_yaxes(tickformat="~s", tickvals=[*range(100000, 1000000, 1000)])

Đối với các giá trị đánh dấu trong các bước 1000, bắt đầu từ 100000, kết thúc ở 999000, cắt giảm các số 0 không đáng kể.

Lưu ý rằng hậu tố K sẽ chuyển sang M khi các giá trị đánh dấu đạt được vào hàng triệu, v.v. Nếu bạn luôn muốn sử dụng K, bạn sẽ cần tự xác định bằng cách sử dụng tham số

fig.update_yaxes(tickformat="~s", tickvals=[*range(100000, 1000000, 1000)])

0:

tickvals = [*range(100_000, 1_000_000_000, 1000)]
ticktext = [f"{t // 1000:,}K" for t in tickvals]


fig.update_yaxes(tickvals=tickvals, ticktext=ticktext)

Điều này sẽ đánh dấu các số định dạng và định dạng trong hàng ngàn và nối thêm

fig.update_yaxes(tickformat="~s", tickvals=[*range(100000, 1000000, 1000)])

1, ví dụ,

fig.update_yaxes(tickformat="~s", tickvals=[*range(100000, 1000000, 1000)])

2 trở thành

fig.update_yaxes(tickformat="~s", tickvals=[*range(100000, 1000000, 1000)])

3.

TUY

TUY Điều NÀy Không Cần Thiết Là NGOÀi ra, TUY

Vì Tò Mò, Tôm Đu Th Dữ liệu thử ngghiệm của tuy kết thúc một lợi thế nhỏ cho nhiệm vụ nào

Tôi cũng rất vui khi thấy những gì tôi nghi ngờ: Sử dụng phương pháp Xrange ngược là không cần thiết trong trường hợp không có r-REX, nhưng nó làm cho mã trông tốt hơn một chút với chi phí hiệu suất ~ 10%.

Ngoài ra, tôi giả sử những gì bạn đang đi là một chuỗi và trông giống như một con số. Kết quả không được xác định khác.

from __future__ import with_statement
from contextlib import contextmanager
import re,time

re_first_num = re.compile(r"\d")
def intcomma_noregex(value):
    end_offset, start_digit, period = len(value),re_first_num.search(value).start(),value.rfind('.')
    if period == -1:
        period=end_offset
    segments,_from_index,leftover = [],0,(period-start_digit) % 3
    for _index in xrange(start_digit+3 if not leftover else start_digit+leftover,period,3):
        segments.append(value[_from_index:_index])
        _from_index=_index
    if not segments:
        return value
    segments.append(value[_from_index:])
    return ','.join(segments)

def intcomma_noregex_reversed(value):
    end_offset, start_digit, period = len(value),re_first_num.search(value).start(),value.rfind('.')
    if period == -1:
        period=end_offset
    _from_index,segments = end_offset,[]
    for _index in xrange(period-3,start_digit,-3):
        segments.append(value[_index:_from_index])
        _from_index=_index
    if not segments:
        return value
    segments.append(value[:_from_index])
    return ','.join(reversed(segments))

re_3digits = re.compile(r'(?<=\d)\d{3}(?!\d)')
def intcomma(value):
    segments,last_endoffset=[],len(value)
    while last_endoffset > 3:
        digit_group = re_3digits.search(value,0,last_endoffset)
        if not digit_group:
            break
        segments.append(value[digit_group.start():last_endoffset])
        last_endoffset=digit_group.start()
    if not segments:
        return value
    if last_endoffset:
        segments.append(value[:last_endoffset])
    return ','.join(reversed(segments))

def intcomma_recurs(value):
    """
    Converts an integer to a string containing commas every three digits.
    For example, 3000 becomes '3,000' and 45000 becomes '45,000'.
    """
    new = re.sub("^(-?\d+)(\d{3})", '\g<1>,\g<2>', str(value))
    if value == new:
        return new
    else:
        return intcomma(new)

@contextmanager
def timed(save_time_func):
    begin=time.time()
    try:
        yield
    finally:
        save_time_func(time.time()-begin)

def testset_xsimple(func):
    func('5')

def testset_simple(func):
    func('567')

def testset_onecomma(func):
    func('567890')

def testset_complex(func):
    func('-1234567.024')

def testset_average(func):
    func('-1234567.024')
    func('567')
    func('5674')

if __name__ == '__main__':
    print 'Test results:'
    for test_data in ('5','567','1234','1234.56','-253892.045'):
        for func in (intcomma,intcomma_noregex,intcomma_noregex_reversed,intcomma_recurs):
            print func.__name__,test_data,func(test_data)
    times=[]
    def overhead(x):
        pass
    for test_run in xrange(1,4):
        for func in (intcomma,intcomma_noregex,intcomma_noregex_reversed,intcomma_recurs,overhead):
            for testset in (testset_xsimple,testset_simple,testset_onecomma,testset_complex,testset_average):
                for x in xrange(1000): # prime the test
                    testset(func)
                with timed(lambda x:times.append(((test_run,func,testset),x))):
                    for x in xrange(50000):
                        testset(func)
    for (test_run,func,testset),_delta in times:
        print test_run,func.__name__,testset.__name__,_delta

Và đây là kết quả kiểm tra:

intcomma 5 5
intcomma_noregex 5 5
intcomma_noregex_reversed 5 5
intcomma_recurs 5 5
intcomma 567 567
intcomma_noregex 567 567
intcomma_noregex_reversed 567 567
intcomma_recurs 567 567
intcomma 1234 1,234
intcomma_noregex 1234 1,234
intcomma_noregex_reversed 1234 1,234
intcomma_recurs 1234 1,234
intcomma 1234.56 1,234.56
intcomma_noregex 1234.56 1,234.56
intcomma_noregex_reversed 1234.56 1,234.56
intcomma_recurs 1234.56 1,234.56
intcomma -253892.045 -253,892.045
intcomma_noregex -253892.045 -253,892.045
intcomma_noregex_reversed -253892.045 -253,892.045
intcomma_recurs -253892.045 -253,892.045
1 intcomma testset_xsimple 0.0410001277924
1 intcomma testset_simple 0.0369999408722
1 intcomma testset_onecomma 0.213000059128
1 intcomma testset_complex 0.296000003815
1 intcomma testset_average 0.503000020981
1 intcomma_noregex testset_xsimple 0.134000062943
1 intcomma_noregex testset_simple 0.134999990463
1 intcomma_noregex testset_onecomma 0.190999984741
1 intcomma_noregex testset_complex 0.209000110626
1 intcomma_noregex testset_average 0.513000011444
1 intcomma_noregex_reversed testset_xsimple 0.124000072479
1 intcomma_noregex_reversed testset_simple 0.12700009346
1 intcomma_noregex_reversed testset_onecomma 0.230000019073
1 intcomma_noregex_reversed testset_complex 0.236999988556
1 intcomma_noregex_reversed testset_average 0.56299996376
1 intcomma_recurs testset_xsimple 0.348000049591
1 intcomma_recurs testset_simple 0.34600019455
1 intcomma_recurs testset_onecomma 0.625
1 intcomma_recurs testset_complex 0.773999929428
1 intcomma_recurs testset_average 1.6890001297
1 overhead testset_xsimple 0.0179998874664
1 overhead testset_simple 0.0190000534058
1 overhead testset_onecomma 0.0190000534058
1 overhead testset_complex 0.0190000534058
1 overhead testset_average 0.0309998989105
2 intcomma testset_xsimple 0.0360000133514
2 intcomma testset_simple 0.0369999408722
2 intcomma testset_onecomma 0.207999944687
2 intcomma testset_complex 0.302000045776
2 intcomma testset_average 0.523000001907
2 intcomma_noregex testset_xsimple 0.139999866486
2 intcomma_noregex testset_simple 0.141000032425
2 intcomma_noregex testset_onecomma 0.203999996185
2 intcomma_noregex testset_complex 0.200999975204
2 intcomma_noregex testset_average 0.523000001907
2 intcomma_noregex_reversed testset_xsimple 0.130000114441
2 intcomma_noregex_reversed testset_simple 0.129999876022
2 intcomma_noregex_reversed testset_onecomma 0.236000061035
2 intcomma_noregex_reversed testset_complex 0.241999864578
2 intcomma_noregex_reversed testset_average 0.582999944687
2 intcomma_recurs testset_xsimple 0.351000070572
2 intcomma_recurs testset_simple 0.352999925613
2 intcomma_recurs testset_onecomma 0.648999929428
2 intcomma_recurs testset_complex 0.808000087738
2 intcomma_recurs testset_average 1.81900000572
2 overhead testset_xsimple 0.0189998149872
2 overhead testset_simple 0.0189998149872
2 overhead testset_onecomma 0.0190000534058
2 overhead testset_complex 0.0179998874664
2 overhead testset_average 0.0299999713898
3 intcomma testset_xsimple 0.0360000133514
3 intcomma testset_simple 0.0360000133514
3 intcomma testset_onecomma 0.210000038147
3 intcomma testset_complex 0.305999994278
3 intcomma testset_average 0.493000030518
3 intcomma_noregex testset_xsimple 0.131999969482
3 intcomma_noregex testset_simple 0.136000156403
3 intcomma_noregex testset_onecomma 0.192999839783
3 intcomma_noregex testset_complex 0.202000141144
3 intcomma_noregex testset_average 0.509999990463
3 intcomma_noregex_reversed testset_xsimple 0.125999927521
3 intcomma_noregex_reversed testset_simple 0.126999855042
3 intcomma_noregex_reversed testset_onecomma 0.235999822617
3 intcomma_noregex_reversed testset_complex 0.243000030518
3 intcomma_noregex_reversed testset_average 0.56200003624
3 intcomma_recurs testset_xsimple 0.337000131607
3 intcomma_recurs testset_simple 0.342000007629
3 intcomma_recurs testset_onecomma 0.609999895096
3 intcomma_recurs testset_complex 0.75
3 intcomma_recurs testset_average 1.68300008774
3 overhead testset_xsimple 0.0189998149872
3 overhead testset_simple 0.018000125885
3 overhead testset_onecomma 0.018000125885
3 overhead testset_complex 0.0179998874664
3 overhead testset_average 0.0299999713898