相关疑难解决方法(0)

我想转换a = [1,2,3,4,5]成a_string = "1 2 3 4 5".真正的numpy数组相当大(50000x200)所以我认为使用for loops太慢了.

我遇到了这个PyTorch 教程（在 neural_networks_tutorial.py 中），他们在其中构建了一个简单的神经网络并运行了推理。我想打印整个输入张量的内容以进行调试。当我尝试打印张量时，我得到的是这样的，而不是整个张量：

我看到了一个类似的 numpy链接，但不确定什么对 PyTorch 有用。我可以将它转换为 numpy 并可以查看它，但希望避免额外的开销。有没有办法打印整个张量？

这个问题与这个问题不同：How to print the full NumPy array, without truncation?

在该问题中，用户想知道如何在不截断的情况下打印完整数组。我可以打印数组而无需截断。我的问题是只使用了屏幕宽度的一小部分。当尝试检查大型邻接矩阵时，当行​​不必要地换行时，不可能检查它们。

我在这里问这个问题是因为我总是需要几个小时才能找到解决方案，并且我想从上面的答案中消除它的歧义。

例如：

import networkx as nx
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
graph = nx.gnm_random_graph(20, 20, 1)
nx.to_numpy_matrix(graph)

此输出显示为：

我在python中处理图像处理,我想输出一个变量,现在变量b是一个带有形状的numpy数组(200,200).当我做print b所有事情时,我看到的是:

array([[ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       ..., 
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]])

如何打印出该数组的全部内容,将其写入文件或简单的内容,以便我可以完整地查看内容？

我测试了PyCharm和IDLE,它们都将第7个数字打印到第二行.

输入:

import numpy as np
a=np.array([ 1.02090721,  1.02763091,  1.03899317,  1.00630297,  1.00127454, 0.89916715,  1.04486896])
print(a)

输出:

[ 1.02090721  1.02763091  1.03899317  1.00630297  1.00127454  0.89916715
  1.04486896]

如何将它们打印在一行中？

我在处理 pandas 0.14.0 中 DataFrame 的 to_csv() 函数时遇到了一个令人作呕的问题。我有一个长 numpy 数组列表作为 DataFrame df 中的一列：

>>> df['col'][0]    
array([   0,    1,    2, ..., 9993, 9994, 9995])
>>> len(df['col'][0])
46889
>>> type(df['col'][0][0])
<class 'numpy.int64'>

如果我通过以下方式保存 df

df.to_csv('df.csv')

在 LibreOffice 中打开 df.csv，对应的列显示如下：

[ 0,    1,    2, ..., 9993, 9994, 9995]

而不是列出所有 46889 号码。我想知道是否有一种方法可以强制 to_csv 列出所有数字而不是显示省略号？

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 4 columns):
pair          2 non-null object
ARXscore      2 non-null float64
bselect       2 non-null bool
col           2 non-null object …

如屏幕截图所示，numpy为了打印目的，二维数组被截断了。我想显示所有元素。是否有启用该行为的选项设置？