Python Numpy 控制台完全输出ndarray的实现

如下所示：

import numpy as np

np.set_printoptions(threshold=np.nan)
print(ndarray)

当ndarray里面的存放的数据维度过大时，在控制台会出现不能将ndarray完全输出的情况，中间部分的结果会用省略号打印出来。这时就需要用到numpy里面的set_printoptions()方法。

set_printoptions(precision=None,
   threshold=None,
   edgeitems=None,
   linewidth=None,
   suppress=None,
   nanstr=None,
   infstr=None,
   formatter=None)

precision:输出结果保留精度的位数

threshold:array数量的个数在小于threshold的时候不会被折叠

edgeitems:在array已经被折叠后，开头和结尾都会显示edgeitems个数

formatter:这个很有意思，像python3里面str.format(),就是可以对你的输出进行自定义的格式化

其他的暂时没用到

举例：

precision:

 np.set_printoptions(precision=4)
 print(np.array([1.23456789]))
 >> [ 1.2346] # 最后进位了

threshold:

 np.set_printoptions(threshold=10)
 print(np.arange(1, 11, 1)) # np.arange(1, 11, 1)生成出来是[1-10],10个数
 >> [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]

 np.set_printoptions(threshold=9)
 print(np.arange(1, 11, 1))
 >> [ 1 2 3 ..., 8 9 10]

edgeitems:

 np.set_printoptions(threshold=5)
 print(np.arange(1, 11, 1))
 >> [ 1 2 3 ..., 8 9 10]

 np.set_printoptions(threshold=5, edgeitems=4)
 print(np.arange(1, 11, 1))
 >> [ 1 2 3 4 ..., 7 8 9 10]

formatter

 np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: 'int: ' + str(-x)})
 print(np.arange(1, 5, 1))
 >> [int: -1 int: -2 int: -3 int: -4]

这个formatter是一个可调用的字典，'all'是其中一个key，表示里面的x可以包含所有type，还有其他key，具体可以在源码里面查看

最后如果只想在代码中的某一部分使用自定义的printoptions，那么可以通过再次调用np.set_printoptions()这个方法来进行reset

以上这篇Python Numpy 控制台完全输出ndarray的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解

    NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩,例子如下). 结果是: 线性代数中秩的定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵

  • python 解决print数组/矩阵无法完整输出的问题

    当数组/矩阵过大则只会显示其中一部分,中间则会自动用省略号代替: 直接在import numpy 加上下面一句代码即可解决: import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) 这样就可以将比较大的数组全显示出来: 以上这篇python 解决print数组/矩阵无法完整输出的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python终端输出彩色字符方法详解

    Python终端输出彩色字符方法详解

    有时候需要在终端显示彩色的字符,即根据需要显示不同颜色的字符串,比如我们要在终端打印一行错误提示信息,要把它弄成红色的.其实这个在Python中很好实现,使用转义序列来实现不同颜色的显示,转义序列以ESC开头,它的ASCII码八进制为 \033.显示格式为:\033[显示方式;前景色;背景色m 用这种原生的转义序列输出,在linux下完全支持,但是在windows下确存在兼容问题,比如在win10下可以正常显示颜色,在win7下确不支持.因此可以使用python标准库提供的colorama模块

  • python数组循环处理方法

    简介 本文主要介绍python数组循环语法.主要方式有元素遍历,索引遍历,enumerate, zip, list内部等. 普通循环 list1 = ['item1', 'item2', 'item3'] for item in list1: print(item) //结果 item1 item2 item3 根据index循环 1 list1 = ['item1', 'item2', 'item3'] index = 0 for item in list1: print('index:' +

  • Python打印输出数组中全部元素

    学习Python的人都知道数组是最常用的的数据类型,为了保证程序的正确性,需要调试程序. 因此,需要在程序中控制台中打印数组的全部元素,如果数组的容量较小,例如 只含有10个元素,采用print命令或print函数可以答应出数组中的每个元素: 如果数组的容量过大,只能打印出数组的部分元素,打印结果只包含开始部分元素和结尾部分元素,中间元素省略.省略的部分不利于程序的调试: 因此,为了方便调试程序,需要将数组中的元素全部打印出来. 1. 少量元素情况 #打印数组中的元素 import numpy

  • Python Numpy 控制台完全输出ndarray的实现

    如下所示: import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.nan) print(ndarray) 当ndarray里面的存放的数据维度过大时,在控制台会出现不能将ndarray完全输出的情况,中间部分的结果会用省略号打印出来.这时就需要用到numpy里面的set_printoptions()方法. set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewi

  • python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 print(c.mean(axis=0))#列 输出为: [ 2.5 5.5 8.5] [ 4. 5. 6. 7.] 以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python Numpy中ndarray的常见操作

    Python Numpy中ndarray的常见操作

    目录 前言 0 Numpy基础知识 1 ndarray的属性 1.1 输出ndarray的常见属性 2 ndarray的数据类型 3 修改ndarray的形状和数据类型 3.1 查看和修改ndarray的形状 3.2 查看和修改ndarray的数据类型 4 ndarray数组创建 5 ndarray数组的常见运算 6 ndarray数组的索引.切片和迭代 7 ndarray数组的堆叠.拆分 前言 NumPy(Numerical Python)是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来

  • python在控制台输出进度条的方法

    本文实例讲述了python在控制台输出进度条的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 进度条效果如下所示: |#############################---------------------| 59 percent done 代码如下: class ProgressBar(): def __init__(self, width=50): self.pointer = 0 self.width = width def __call__(self,x): # x in p

  • python将控制台输出保存至文件的方法

    很多时候在Linux系统下运行python程序时,控制台会输出一些有用的信息.为了方便保存这些信息,有时需要对这些信息进行保存.这里介绍几种将控制台输出保存到文件中的方式: 1 重定向标准输出流 重定向标准输出流有两种方式,既可以在每个print方法中进行重定向,如下所示: # assume the log file is 'a.log' # for python2 print >> a.log, 'print something' # for python3 print('print som

  • python实现控制台输出颜色

    python实现控制台输出颜色

    本文实例为大家分享了python实现控制台输出颜色的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python控制台输出颜色,out()是基本方法,还封装了一些基本颜色方法,如red(),blue(),green()等 out()方法的color参数表示颜色,bgcolor表示背景颜色,style表示样式 其他方法的参数类似,三个参数的具体取值封装到Color类,BGColor类,Style类中. 基本方法: out(content, color=Color.DEFAULT, bgcolor=BGColo

  • Python numpy中的ndarray介绍

    Python numpy中的ndarray介绍

    目录 1. 什么是 ndarray? ndarray 概念 ndarray 内部关系 2. ndarray 内存结构 ndarray 内存结构 3. ndarray vs list ndarray 特点 list 特点 在上一期python numpy 模块中对概述介绍了numpy 模块安装.使用方法.特点等入门知识. numpy 模块是一个开源的第三方Python库,常用于科学和工程领域,是科学Python和PyData 生态系统的核心. numpy 模块易学易用的特点,基本上覆盖了初学者到先

  • Python numpy ndarray属性,索引,切片

    目录 一.ndarray 的重要属性 二.切片 1. 一维切片 1. 二维切片 三.索引 1. 一维数组索引 2. 二维数组索引 3. 布尔索引 4. 非运算 5. 或运算 6. 与运算 一.ndarray 的重要属性 dtype属性:返回ndarray数组的数据类型,数据类型的种类. ndim属性:返回数组维度的数量. shape属性:返回数组对象的尺度,对于矩阵,即n行m列,shape是一个元组(tuple). size属性:返回用来保存元素的数量,相当于shape中n×m的值. T属性:返

  • python numpy和list查询其中某个数的个数及定位方法

    1. list 查询个数: 调用list.count(obj)函数,返回obj在list中的个数. 输入: list_a = [2 for x in range(5)] print(list_a) a_count = list_a.count(2) print(a_count) 输出: [2, 2, 2, 2, 2] 定位元素: 调用list.index(obj)函数,返回待查找对象第一个匹配项的位置. 输入: #!/usr/bin/python aList = [123, 'xyz', 'za

随机推荐