jupyter notebook中美观显示矩阵实例

我就废话不多说了，还是直接看代码吧！

from IPython.display import display,Latex,Math
%matplotlib inline

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
sh = InteractiveShell.instance()

def number_to_str(n,cut=5):
  ns=str(n)
  format_='{0:.'+str(cut)+'f}'
  if 'e' in ns or ('.' in ns and len(ns)>cut+1):
    return format_.format(n)
  else:
    return str(n)

def matrix_to_latex(mat,style='bmatrix'):
  if type(mat)==np.matrixlib.defmatrix.matrix:
    mat=mat.A
  head=r'\begin{'+style+'}'
  tail=r'\end{'+style+'}'
  if len(mat.shape)==1:
    body=r'\\'.join([str(el) for el in mat])
    return head+body+tail
  elif len(mat.shape)==2:
    lines=[]
    for row in mat:
      lines.append('&'.join([number_to_str(el) for el in row])+r'\\')
    s=head+' '.join(lines)+tail
    return s
  return None

sh.display_formatter.formatters['text/latex'].type_printers[np.ndarray]=matrix_to_latex

输入后运行即可

我们在进行矩阵打印的时候就相当美观咯！！！

补充知识：解决python numpy 大数组显示不全的问题

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)

或者

np.set_printoptions(threshold='nan')

其中threshold表示：

Total number of array elements to be print(输出数组的元素数目)

以上这篇jupyter notebook中美观显示矩阵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。

赞 (0)

相关推荐

  • 解决jupyter notebook import error但是命令提示符import正常的问题

    基本上是因为jupyter notebook的kernel所用的python和命令提示符中的python环境不一样. 首先分别在cmd和jupyter notebook下查看所用python版本: import sys sys.executable 如果不一样的话就进行下一步,更改jupyter notebook的kernel环境: 在命令行输入: ipython kernelspec list 可以看到指定kernel地址的文件夹 : Available kernels: python2 C:

  • jupyter notebook 恢复误删单元格或者历史代码的实现

    1.先说恢复误删单元格的操作 场景:不小心把某个cell给cut了,或者删除了单元格(前提不要关闭notebook窗口). 解决方法: 先按Esc键进入命令模式,在按z键就会恢复.记住不要按Ctrl+z(这个只限没删除单元格的常规操作) 命令模式和编辑模式识别: 命令模式:左侧为蓝色. 编辑模式:左侧为绿色,可以直接写入内容. 2.恢复原来写过的代码 场景:在某个窗口写了很多代码,又删除了很多单元格,想找回原来的代码. 解决方法: 直接在一个单元格中输入:history (如图) 就会展示出历史

  • 解决Jupyter NoteBook输出的图表太小看不清问题

    如果使用的是matplotlib绘图,可以通过以下命令更改图片的大小: %matplotlib linline 如果是 plt.figure(figsize=(5,3)) #其中(5, 3)用于控制图片的大小 如果是 fig,axes = plt.subplots(2 ,3 ,figsize=(12,5)) #其中(12, 5)用于控制图片的大小 补充知识:Jupyter Notebook使用plt.show()输出"Figure size 640x480 with 1 Axes" 问

  • jupyter notebook读取/导出文件/图片实例

    我就废话不多说,看代码! import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 如果不添加该行,则每次显示图片都需要加上plt.show %matplotlib inline 读入文件:pd.read_csv('./test.csv') 读入图片:plt.imread('./d.jpg') 导出文件 保存图片 plt.savefig(

  • jupyternotebook 撤销删除的操作方式

    方法一 先按esc进入命令模式,即左侧线为蓝色(为绿色时是编辑模式),按z键即可恢复 方法二 如果是运行过的代码 直接运行 history 方法三 功能栏 edit -> undo delete cell 补充知识:Jupyter Notebook 快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式.编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本, 这时的单元框线是绿色的.命令模式,键盘输入运行程序命令,这时的单元框线是灰色.未选中的单元没有线框. 命令模式 (按键 Esc 开启): Shif

  • jupyter notebook 重装教程

    jupyter notebook jupyter不被识别为内部或外部命令,可操作程序或批处理文件' 上次 jupyter notebook 出现问题了,一直弄不好. 首先说一下我最初的解决方法: 卸载 jupyter-重装jupyter,然后输入 jupyter notebook,一直提示 'jupyter' 不是有效命令. 最后才知道,是因为 通过 使用pip uninstall jupyter是卸不掉jupyter的 需要使用下面两条命令卸载 jupyter pip install pip-

  • 浅谈在JupyterNotebook下导入自己的模块的问题

    在jupyternotebook下导入自己写的模块,有两点需要注意: 1.要将自己写的模块编程xxx.py的形式,而不是.ipynb文件 2.当更改自己的模块的内容后,要Restart内核,才能反映到使用该模块的.ipynb文件中. 补充知识:Jupyter 重新导入修改后的自定义包 Jupyter 经常遇到这样一个问题,就是在已有的 notebook 中导入了自定义的 itools.py 包文件,但是在编辑 notebook 中发现需要对 itools.py 文件某些函数进行修改,但是保存后再

  • jupyter notebook中美观显示矩阵实例

    我就废话不多说了,还是直接看代码吧! from IPython.display import display,Latex,Math %matplotlib inline from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell sh = InteractiveShell.instance() def number_to_str(n,cut=5): ns=str(n) format_='{0:.'+str(cut)+'f}' if 'e'

  • ipython jupyter notebook中显示图像和数学公式实例

    1. # 可以使用LaTeX表示数学公式 # 可以使用LaTeX表示数学公式 from IPython.display import Latex Latex(r"$\sqrt{x^2+y^2}$") 2. # SymPy的表达式也可以显示为LaTex %load_ext sympyprinting from sympy import * x, y = symbols("x,y") sqrt(x**2+y**2) 3. # 用Image类显示"jupyter

  • jupyter notebook中图片显示不出来的解决

    jupyter notebook中图片显示不出来的解决

    报错: D:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\figure.py:445: UserWarning: Matplotlib is currently using module://ipykernel.pylab.backend_inline, which is a non-GUI backend, so...... 解决方法: import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import

  • 离线状态下在jupyter notebook中使用plotly实例

    首先创建一个新的python3记录,之后在开始位置输入以下语句并执行: import plotly import plotly.offline as py py.init_notebook_mode(connected=False) import plotly.graph_objs as go 注意此时实际上是将plotly的库文件写在了ipynb文件内部,因此保存后的ipynb文件会比较大,一般在5M以上. 补充知识:plotly 绘制离线图例(折线) 我就废话不多说了,还是直接看代码吧! #

  • Jupyter Notebook 实现正常显示中文和负号

    请先安装SimHei字体到系统字体库 import matplotlib mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 补充知识:Pycharm2019.2使用Jupyter notebook无法输出显示no output解决方案 1. 问题描述 Pycharm2019.2Pro可以自动运行Jupyter notebook,

  • jupyter notebook tensorflow打印device信息实例

    juypter notebook中直接使用log_device_placement=True打印不出来device信息 # Creates a graph. with tf.device('/device:CPU:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name

  • Jupyter Notebook折叠输出的内容实例

    一.问题描述 当Jupyter Notebook的输出内容很多时,为了屏幕可以显示更多的代码行,我需要将输出的内容进行折叠. 二.解决方法 1.鼠标操作 (1)鼠标左键双击输出单元格的左侧灰色区域. (2)展开:鼠标左键单机下方的灰色区域即可.如下图所示: 2.快捷键操作 (1)按Esc键 (2)按字母O (3)展开:同上. 补充知识:Python 找出出现次数超过数组长度一半的元素实例 利用问题的普遍性和特殊性来求解,代码如下: import unittest from datetime im

  • 解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题

    在代码首行添加: %matplotlib inline 即可. 补充知识:jupyter不能显示Matplotlib 动画 看莫烦老师的matplotlib教程中,有一段sinx函数动画,用Jupyter跑却不能显示动画效果. 解决方案:在前面加一句%matplotlib notebook 动画代码如下: %matplotlib notebook import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

  • 查看jupyter notebook每个单元格运行时间实例

    打开jupyter notebook, 进入这儿: 搜索框里搜索time,并选中Execute Time,大功告成!!! 最后是这样的, 很方便有木有(如果不行可以尝试重启一下jupyter notebook). 之前有见过其他方法: 命令行里输入: pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user jupyter nbextension enable execute_time/

  • 如何实现在jupyter notebook中播放视频(不停地展示图片)

    在解决图像处理问题的时候,可以利用opencv打开视频,并一帧一帧地show出来,但是要用到imshow(),需要本地的界面支持. 代码如下 # -*- coding:utf-8*- import cv2 capture = cv2.VideoCapture("D:\\dataset\\chip_gesture.ts") # 图像处理函数 def processImg(img): # 画出一个框 cv2.rectangle(img, (500, 300), (800, 400), (0

随机推荐