数据库管理工具（如 Navicat、SQLyog 等）
Navicat：
这是一款广泛使用的数据库管理工具。在 Navicat 中，当查询包含数字列的结果时，它会根据数据类型和实际数据情况以合适的格式显示。对于以科学计数法显示的数字，它通常会根据列的数据格式设置自动调整显示方式。如果数字是浮点数等类型，它会尽量以直观的小数形式或整数形式显示。
例如，在查询一个包含金额数据的表时，即使数据库中存储的数据可能以某种科学计数法的内部格式存储，Navicat 会根据设置将其转换为正常的货币格式（如 “$1234.56”）或普通数字格式显示，用户可以通过在查询结果窗口中右键点击列，选择 “设置列格式” 来进一步调整显示方式，如指定小数位数等。
SQLyog：
类似于 Navicat，SQLyog 也有自己的结果集显示方式。它会尝试以最合理的方式呈现数字，避免不必要的科学计数法显示。用户可以在查询结果面板中对列进行格式化设置。例如，对于数值列，可以设置其显示宽度、小数位数等，从而将科学计数法的数字转换为正常的数值型数字显示。如果数字是整数类型，它会直接以整数形式显示；如果是小数，会按照指定的小数位数显示。
编程语言和相关数据库连接库（如 Python 的 pandas 和 SQLAlchemy）
pandas（结合 SQLAlchemy 用于数据库交互）：
首先，使用 SQLAlchemy 建立与数据库的连接，从数据库中读取数据到 pandas 的 DataFrame 中。例如，对于一个包含科学计数法数字的数据库表，可以这样操作：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('数据库连接字符串')
query = "SELECT * FROM your_table"
df = pd.read_sql(query, engine)
然后，pandas 会将数字数据以常规的数值格式存储在 DataFrame 中。如果数字是以科学计数法存储在数据库中的，pandas 会将其转换为合适的数值类型（如 float 或 int），并在后续的显示操作中以正常的数值格式显示。例如，当使用print(df)或者在 Jupyter Notebook 等环境中查看 DataFrame 时，数字会以常规格式呈现，而不是科学计数法。可以通过df['column_name'].astype(int)或者df['column_name'].astype(float)等操作来进一步明确数据类型并调整显示格式。
数据可视化工具（如 Tableau、PowerBI 等）
Tableau：
当连接到数据库并将包含科学计数法数字的字段拖放到可视化视图中时，Tableau 会根据数据的含义和用户的设置来格式化显示。例如，如果是一个表示销售额的数字，Tableau 可能会将其格式化为带有货币符号的常规数字格式。它会自动识别数字类型并尝试以直观的方式展示，用户也可以通过在 “数据” 窗格中右键点击字段，选择 “默认属性” - “数字格式” 来自定义数字的显示方式，将科学计数法的数字转换为正常的数值型数字显示，以满足数据可视化的需求。
PowerBI：
类似地，PowerBI 在从数据库获取数据后，会对数字进行格式化处理。它会根据数据的上下文和用户指定的格式规则来显示数字。用户可以在 “建模” 选项卡中的 “数据类型” 和 “格式” 设置区域，对每个数字列进行格式调整，将科学计数法的数字转换为符合要求的正常数值型数字显示，这样在报表和可视化界面中，数字就会以更易理解的方式呈现。
