打印完整numpy的数组 | 打印完整numpy的数组

本文介绍了打印完整numpy的数组的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

当我打印numpy的数组，我得到一个重新被截断presentation，但我想的全阵列。

有没有办法做到这一点？

例子：

 ＆GT;＆GT;＆GT; numpy.arange（10000）
阵列（[0，1，2，...，9997，9998，9999]）
＆GT;＆GT;＆GT; numpy.arange（10000）.reshape（250,40）
阵列（[0，1，2，...，37，38，39]，
       [40，41，42，...，77，78，79]，
       [80，81，82，...，117，118，119]
       ...
       [9880，9881，9882，...，9917，9918，9919]
       [9920，9921，9922，...，9957，9958，9959]
       [9960，9961，9962，...，9997，9998，9999]）

解决方案

要澄清里德的回答

 进口numpy的
numpy.set_printoptions（阈值= numpy.nan）

请注意，由于上面给出的应答可与从numpy的进口*，这是不可取的初始。
这也为我的作品

  numpy.set_printoptions（阈值='男'）

有关完整文档，请参阅.

When I print a numpy array, I get a truncated representation, but I want the full array.

Is there any way to do this?

Examples:

>>> numpy.arange(10000)
array([   0,    1,    2, ..., 9997, 9998, 9999])
>>> numpy.arange(10000).reshape(250,40)
array([[   0,    1,    2, ...,   37,   38,   39],
       [  40,   41,   42, ...,   77,   78,   79],
       [  80,   81,   82, ...,  117,  118,  119],
       ...,
       [9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919],
       [9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959],
       [9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])

解决方案

To clarify on Reed's reply

import numpy
numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)

Note that the reply as given above works with an initial 'from numpy import *', which is not advisable.This also works for me

numpy.set_printoptions(threshold='nan')

For full documentation, see http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.set_printoptions.html.

这篇关于打印完整numpy的数组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！