Python(4) Numpy，控制台完全输出ndarray

import numpy as npnp.set_printoptions(threshold=np.nan)print(ndarray)

当ndarray里面的存放的数据维度过大时，在控制台会出现不能将ndarray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。

set_printoptions(precision=None,                  threshold=None,                  edgeitems=None,                 linewidth=None,                  suppress=None,                 nanstr=None,                 infstr=None,                 formatter=None)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其他的暂时没用到

举例：
precision:

    np.set_printoptions(precision=4)    print(np.array([1.23456789]))    >> [ 1.2346] # 最后进位了

threshold:

    np.set_printoptions(threshold=10)    print(np.arange(1, 11, 1)) # np.arange(1, 11, 1)生成出来是[1-10],10个数    >> [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]    np.set_printoptions(threshold=9)    print(np.arange(1, 11, 1))    >> [ 1  2  3 ...,  8  9 10]

edgeitems:

    np.set_printoptions(threshold=5)    print(np.arange(1, 11, 1))    >> [ 1  2  3 ...,  8  9 10]    np.set_printoptions(threshold=5, edgeitems=4)    print(np.arange(1, 11, 1))    >> [ 1  2  3  4 ...,  7  8  9 10]

formatter

    np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: 'int: ' + str(-x)})    print(np.arange(1, 5, 1))    >> [int: -1 int: -2 int: -3 int: -4]    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