Як надрукувати повний масив NumPy без укорочення?

Коли я друкую нумерований масив, я отримую усічене представлення, але хочу повний масив.

Чи можна це зробити?

Приклади:

>>> 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]])

Використання numpy.set_printoptions:

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

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

Я пропоную використовувати np.infзамість того, np.nanщо пропонують інші. Вони обидва працюють для вашої мети, але встановивши поріг на "нескінченність", всім, хто читає ваш код, очевидно, що ви маєте на увазі. Маючи поріг "не число" мені здається трохи невиразним.

Попередні відповіді є правильними, але як слабша альтернатива ви можете перетворитись на список:

>>> 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]]

NumPy 1.15 або новішої версії

Якщо ви використовуєте NumPy 1.15 (випущений 2018-07-23) або новішу, ви можете скористатися printoptionsменеджером контексту:

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

(звичайно, замініть numpy, npякщо так ви імпортували numpy)

Використання менеджера контексту ( with-блок) гарантує, що після закінчення менеджера контексту параметри друку повернуться до того, що вони були до початку блоку. Це гарантує, що налаштування є тимчасовим і застосовується лише до коду всередині блоку.

Дивіться numpy.printoptionsдокументацію для отримання докладної інформації про менеджера контексту і які інші аргументи , які він підтримує.

Це здається, що ви використовуєте нуме.

Якщо це так, ви можете додати:

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

Це відключить кутовий друк. Для отримання додаткової інформації дивіться цей підручник з NumPy .

Ось одноразовий спосіб зробити це, що корисно, якщо ви не хочете змінювати налаштування за замовчуванням:

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

Використання менеджера контексту , як Пол Ціна 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)


if __name__ == '__main__': 
    a = np.arange(1001)

    with fullprint():
        print(a)

    print(a)

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

numpy.savetxt

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

або якщо вам потрібна рядок:

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

Типовим вихідним форматом є:

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

і це можна налаштувати за допомогою подальших аргументів.

Зокрема, зауважте, як це також не показує квадратні дужки та дозволяє здійснити багато налаштувань, як згадувалося в: Як надрукувати масив Numpy без дужок?

Тестовано на Python 2.7.12, numpy 1.11.1.

Це незначна модифікація (вилучено можливість передачі додаткових аргументів на set_printoptions)відповідь neok s.

Він показує, як можна contextlib.contextmanagerлегко створити такий менеджер контексту з меншою кількістю рядків коду:

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)

У вашому коді його можна використовувати так:

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)

Доповнення до цієї відповіді від максимальної кількості стовпців (зафіксованих за numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)), також може бути обмежено кількість символів, що відображається. У деяких середовищах, наприклад при виклику python з bash (а не інтерактивного сеансу), це можна виправити, встановивши параметр linewidthнаступним чином.

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)

У цьому випадку у вашому вікні має бути обмежена кількість символів, щоб обернути рядок.

Для тих, хто там використовує піднесений текст і хочуть бачити результати у вікні виводу, слід додати параметр збірки "word_wrap": falseдо файлу збірки піднесеного [[ джерело ].

Починаючи з версії 1.16 NumPy, детальніше див. Квиток GitHub 12251 .

from sys import maxsize
from numpy import set_printoptions

set_printoptions(threshold=maxsize)

Щоб вимкнути його та повернутись у звичайний режим

np.set_printoptions(threshold=False)

Припустимо, у вас є масивний ряд

 arr = numpy.arange(10000).reshape(250,40)

Якщо ви хочете роздрукувати весь масив одноразово (без перемикання np.set_printoptions), але хочете щось простіше (менше коду), ніж контекстний менеджер, просто зробіть

for row in arr:
     print row 

Невелика модифікація: (оскільки ви збираєтеся надрукувати величезний список)

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

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

Це збільшить кількість символів на рядок (ширина рядка за замовчуванням 75). Використовуйте будь-яке значення, яке вам подобається, для ширини лінії, яка відповідає вашому середовищу кодування. Це позбавить вас від необхідності пройти величезну кількість вихідних рядків, додавши більше символів на рядок.

Можна використовувати array2stringфункцію - документи .

a = numpy.arange(10000).reshape(250,40)
print(numpy.array2string(a, threshold=numpy.nan, max_line_width=numpy.nan))
# [Big output]

Ви не завжди хочете, щоб усі елементи надруковані, особливо для великих масивів.

Простий спосіб показати більше елементів:

In [349]: ar
Out[349]: array([1, 1, 1, ..., 0, 0, 0])

In [350]: ar[:100]
Out[350]:
array([1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1,
       1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1])

Це добре працює, коли нарізаний масив <1000 за замовчуванням.

Якщо у вас є панди,

    numpy.arange(10000).reshape(250,40)
    print(pandas.DataFrame(a).to_string(header=False, index=False))

numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)Ви уникаєте побічного ефекту, який вимагає скидання, і ви не отримаєте numpy.array та дужки. Я вважаю це зручним для скидання широкого масиву у файл журналу

Якщо масив занадто великий для друку, NumPy автоматично пропускає центральну частину масиву і друкує лише кути. Щоб відключити цю поведінку і змусити NumPy друкувати весь масив, ви можете змінити параметри друку за допомогою set_printoptions.

>>> np.set_printoptions(threshold='nan')

або

>>> np.set_printoptions(edgeitems=3,infstr='inf',
... linewidth=75, nanstr='nan', precision=8,
... suppress=False, threshold=1000, formatter=None)

Для отримання додаткової довідки ви можете також звернутися до документації з нумерованою документацією для "або частини" .