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 72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：

**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>&lt;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>&gt;&lt;font face</code><code>=</code><code>"NSimsun"</code><code>&gt;np.NaN&lt;</code><code>/</code><code>font&gt;&lt;</code><code>/</code><code>span&gt;)</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>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>threshold</code><code>=</code><code>None</code><code>, </code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>edgeitems</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>linewidth</code><code>=</code><code>None</code><code>, </code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>suppress</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>nanstr</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>infstr</code><code>=</code><code>None</code><code>,</code></p> <p><code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</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>&gt;&gt; [ </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>&gt;&gt; [ </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>&gt;&gt; [ </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>&gt;&gt; [ </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>&gt;&gt; [ </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>&gt;&gt; [</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

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