如何在不截断的情况下打印完整的NumPy数组？

Question

当我打印一个numpy数组时,我得到一个截断的表示,但我想要完整的数组.

有没有办法做到这一点？

例子:

>>> 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]])

Answer 1

用途numpy.set_printoptions:

import sys
import numpy
numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

Answer 2

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

我建议使用np.inf而不是np.nan其他人建议使用.它们都可以用于您的目的,但是通过将阈值设置为"无限",每个人都可以阅读您的代码,这是显而易见的.有一个"不是数字"的门槛对我来说似乎有点模糊.

Answer 3

之前的答案是正确的,但作为一个较弱的替代方案,您可以转换为列表:

>>> numpy.arange(100).reshape(25,4).tolist()

[[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]]

Answer 4

这听起来像你正在使用numpy.

如果是这种情况,您可以添加:

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

这将禁用角落打印.有关更多信息,请参阅此NumPy教程.

Answer 5

NumPy 1.15或更新版本

如果您使用NumPy 1.15(2018-07-23发布)或更新版本,则可以使用printoptions上下文管理器:

with numpy.printoptions(threshold=numpy.inf):
    print(arr)

(当然,取代numpy由np如果这就是你如何进口numpy)

使用上下文管理器(with-block)可确保在上下文管理器完成后,打印选项将恢复为块启动之前的任何内容.它确保设置是临时的,并且仅应用于块内的代码.

有关上下文管理器的详细信息以及它支持的其他参数,请参阅numpy.printoptions文档.

Answer 6

这是一种一次性的方法,如果您不想更改默认设置,这将非常有用:

def fullprint(*args, **kwargs):
  from pprint import pprint
  import numpy
  opt = numpy.get_printoptions()
  numpy.set_printoptions(threshold='nan')
  pprint(*args, **kwargs)
  numpy.set_printoptions(**opt)

Answer 7

使用上下文管理作为保价 sugggested

import numpy as np


class fullprint:
    'context manager for printing full numpy arrays'

    def __init__(self, **kwargs):
        kwargs.setdefault('threshold', np.inf)
        self.opt = kwargs

    def __enter__(self):
        self._opt = np.get_printoptions()
        np.set_printoptions(**self.opt)

    def __exit__(self, type, value, traceback):
        np.set_printoptions(**self._opt)

a = np.arange(1001)

with fullprint():
    print(a)

print(a)

with fullprint(threshold=None, edgeitems=10):
    print(a)

Answer 8

numpy.savetxt

numpy.savetxt(sys.stdout, numpy.arange(10000))

或者如果你需要一个字符串:

import StringIO
sio = StringIO.StringIO()
numpy.savetxt(sio, numpy.arange(10000))
s = sio.getvalue()
print s

默认输出格式为:

0.000000000000000000e+00
1.000000000000000000e+00
2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00
...

并且可以使用其他参数进行配置.

在Python 2.7.12上测试,numpy 1.11.1.

Answer 9

这是一个微小的修饰(除去传递额外的参数选项set_printoptions)的neok的回答.

它展示了如何使用contextlib.contextmanager更少的代码行轻松创建这样的上下文管理器:

import numpy as np
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def show_complete_array():
    oldoptions = np.get_printoptions()
    np.set_printoptions(threshold=np.inf)
    try:
        yield
    finally:
        np.set_printoptions(**oldoptions)

在您的代码中,它可以像这样使用:

a = np.arange(1001)

print(a)      # shows the truncated array

with show_complete_array():
    print(a)  # shows the complete array

print(a)      # shows the truncated array (again)

Answer 10

除了最大列数（以固定）之外，此答案numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)还可以限制显示的字符数。在某些环境中，例如从bash调用python（而不是交互式会话）时，可以通过如下设置参数来解决此问题linewidth。

import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=2000)    # default = 75
Mat = np.arange(20000,20150).reshape(2,75)    # 150 elements (75 columns)
print(Mat)

在这种情况下，您的窗口应限制换行符的字符数。

对于那些使用sublime文本并希望在输出窗口中查看结果的用户，应将build选项添加"word_wrap": false到sublime-build文件[ source ]中。

Answer 11

从 NumPy 1.16 版开始，有关更多详细信息，请参阅GitHub 票证 12251。

from sys import maxsize
from numpy import set_printoptions

set_printoptions(threshold=maxsize)

Answer 12

将其关闭并返回正常模式

np.set_printoptions(threshold=False)

Answer 13

稍微修改一下：（因为你要打印一个巨大的列表）

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf, linewidth=200)

x = np.arange(1000)
print(x)

这将增加每行的字符数（默认线宽为 75）。为适合您的编码环境的线宽使用您喜欢的任何值。这将使您不必通过每行添加更多字符来处理大量输出行。

Answer 14

with np.printoptions(edgeitems=50):
    print(x)

将 50 更改为您想查看的行数

来源：这里