Python打印输出数组中全部元素的方法 阳光穿透心脏的1/2处 2024-03-31 12:27 20阅读 0赞 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** <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> </td> <td> <p><code>#打印数组中的元素</code></p> <p><code>import</code> <code>numpy as np</code></p> <p><code>a </code><code>=</code> <code>np.array(</code><code>6</code><code>)</code></p> <p><code>print</code> <code>a</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> 程序结果为: <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> </td> <td> <p><code>[</code><code>0</code> <code>1</code> <code>2</code> <code>3</code> <code>4</code> <code>5</code><code>]</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> **2. 大量元素情况** 可以采用 set\_printoptions(threshold='nan') <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> </td> <td> <p><code>import</code> <code>numpy as np</code></p> <p><code>np.set_printoptions(threshold</code><code>=</code><code><span style</code><code>=</code><code>"font-size: 12px; font-family: Consolas, "Courier New", Courier, mono, serif; white-space: normal; word-spacing: 0px; text-transform: none; float: none; font-weight: 400; color: rgb(0,0,0); font-style: normal; text-align: left; orphans: 2; widows: 2; display: inline !important; letter-spacing: normal; background-color: rgb(255,255,255); text-indent: 0px; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial"</code><code>><font face</code><code>=</code><code>"NSimsun"</code><code>>np.NaN<</code><code>/</code><code>font><</code><code>/</code><code>span>)</code></p> <p><code>print</code> <code>np.arange(</code><code>100</code><code>)</code></p> <p><code>print</code> <code>np.arange(</code><code>100</code><code>).reshape(</code><code>10</code><code>, </code><code>10</code><code>)</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> 结果为: \[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99\] \[\[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9\] \[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19\] \[20 21 22 23 24 25 26 27 28 29\] \[30 31 32 33 34 35 36 37 38 39\] \[40 41 42 43 44 45 46 47 48 49\] \[50 51 52 53 54 55 56 57 58 59\] \[60 61 62 63 64 65 66 67 68 69\] \[70 71 72 73 74 75 76 77 78 79\] \[80 81 82 83 84 85 86 87 88 89\] \[90 91 92 93 94 95 96 97 98 99\]\] 当array里面的存放的数据维度过大时,在控制台会出现不能将array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 我们来看一下 set\_printoptions 方法的简单说明 <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> </td> <td> <p><code>set_printoptions(precision</code><code>=</code><code>None</code><code>, </code></p> <p><code> </code><code>threshold</code><code>=</code><code>None</code><code>, </code></p> <p><code> </code><code>edgeitems</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code> </code><code>linewidth</code><code>=</code><code>None</code><code>, </code></p> <p><code> </code><code>suppress</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code> </code><code>nanstr</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code> </code><code>infstr</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code> </code><code>formatter</code><code>=</code><code>None</code><code>)</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> 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 举例: precision: <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> <td> <p><code>np.set_printoptions(precision</code><code>=</code><code>4</code><code>)</code></p> <p><code>print</code><code>(np.array([</code><code>1.23456789</code><code>]))</code></p> <p><code>>> [ </code><code>1.2346</code><code>] </code><code># 最后进位了</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> threshold: <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> </td> <td> <p><code>np.set_printoptions(threshold</code><code>=</code><code>10</code><code>)</code></p> <p><code>print</code><code>(np.arange(</code><code>1</code><code>, </code><code>11</code><code>, </code><code>1</code><code>)) </code><code># np.arange(1, 11, 1)生成出来是[1-10],10个数</code></p> <p><code>>> [ </code><code>1</code> <code>2</code> <code>3</code> <code>4</code> <code>5</code> <code>6</code> <code>7</code> <code>8</code> <code>9</code> <code>10</code><code>]</code></p> <p><code>np.set_printoptions(threshold</code><code>=</code><code>9</code><code>)</code></p> <p><code>print</code><code>(np.arange(</code><code>1</code><code>, </code><code>11</code><code>, </code><code>1</code><code>))</code></p> <p><code>>> [ </code><code>1</code> <code>2</code> <code>3</code> <code>..., </code><code>8</code> <code>9</code> <code>10</code><code>]</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> edgeitems: <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> </td> <td> <p><code>np.set_printoptions(threshold</code><code>=</code><code>5</code><code>)</code></p> <p><code>print</code><code>(np.arange(</code><code>1</code><code>, </code><code>11</code><code>, </code><code>1</code><code>))</code></p> <p><code>>> [ </code><code>1</code> <code>2</code> <code>3</code> <code>..., </code><code>8</code> <code>9</code> <code>10</code><code>]</code></p> <p><code>np.set_printoptions(threshold</code><code>=</code><code>5</code><code>, edgeitems</code><code>=</code><code>4</code><code>)</code></p> <p><code>print</code><code>(np.arange(</code><code>1</code><code>, </code><code>11</code><code>, </code><code>1</code><code>))</code></p> <p><code>>> [ </code><code>1</code> <code>2</code> <code>3</code> <code>4</code> <code>..., </code><code>7</code> <code>8</code> <code>9</code> <code>10</code><code>]</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> formatter <table> <tbody> <tr> <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> <td> <p><code>np.set_printoptions(formatter</code><code>=</code><code>{ </code><code>'all'</code><code>: </code><code>lambda</code> <code>x: </code><code>'int: '</code> <code>+</code> <code>str</code><code>(</code><code>-</code><code>x)})</code></p> <p><code>print</code><code>(np.arange(</code><code>1</code><code>, </code><code>5</code><code>, </code><code>1</code><code>))</code></p> <p><code>>> [</code><code>int</code><code>: </code><code>-</code><code>1</code> <code>int</code><code>: </code><code>-</code><code>2</code> <code>int</code><code>: </code><code>-</code><code>3</code> <code>int</code><code>: </code><code>-</code><code>4</code><code>]</code></p> </td> </tr> </tbody> </table> 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 转载自:[https://www.weidianyuedu.com][https_www.weidianyuedu.com] [https_www.weidianyuedu.com]: https://www.weidianyuedu.com
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