关于python：如何在不截断的情况下打印完整的numpy数组？


How to print the full NumPy array, without truncation?

当我打印一个numpy数组时，会得到一个截断的表示，但我需要完整的数组。

有什么办法吗？

实例：

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>>> 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]])
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使用numpy.set_printoptions：

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

我建议使用np.inf而不是其他人建议的np.nan。它们都是为您的目的工作的，但是通过将阈值设置为"无穷大"，显然每个人都在阅读您的代码。对于我来说，"不是数字"的门槛似乎有点模糊。

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前面的答案是正确的，但是作为一个较弱的选择，您可以转换成一个列表：

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>>> 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]]
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这听起来像是你在用麻药。

如果是这样，您可以添加：

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

这将禁用角打印。有关详细信息，请参见本numpy教程。

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这是一种一次性的方法，如果您不想更改默认设置，这很有用：

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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)
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使用上下文管理器作为Paul Price建议

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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)
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numpy 1.15或更新版本

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

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

(当然，如果你进口了numpy，就用np代替numpy

使用上下文管理器(with块)确保在上下文管理器完成后，打印选项将恢复到块开始前的状态。它确保设置是临时的，并且只应用于块内的代码。

有关上下文管理器及其支持的其他参数的详细信息，请参阅numpy.printoptions文档。

numpy.savetxt

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

或者，如果需要字符串：

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

默认输出格式为：

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

它还可以配置其他参数。

在python 2.7.12、numpy 1.11.1上测试。

这是一个小小的修改(删除了向Neoks答案的set_printoptions)传递附加参数的选项)。

它显示了如何使用contextlib.contextmanager以更少的代码行轻松创建这样的ContextManager：

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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)

在代码中可以这样使用：

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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)
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与此答案的最大列数(用numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)固定)相辅相成，还限制了要显示的字符数。在一些环境中，比如从bash(而不是交互式会话)调用python时，可以通过如下设置参数linewidth来解决这一问题。

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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，窗口应该限制换行的字符数。

对于那些使用Sublime文本并希望在输出窗口中看到结果的用户，应该将构建选项"word_wrap": false添加到Sublime构建文件[源]。

假设你有一个麻木的数组

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

如果要一次性打印整个数组(不切换np.set_printOptions)，但要比上下文管理器更简单(代码更少)，只需执行

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for row in arr:
     print row

您不会总是希望打印所有项目，尤其是对于大型数组。

显示更多项目的简单方法：

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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])

默认情况下，当切片数组小于1000时，它工作正常。

自numpy版本1.16以来，有关更多详细信息，请参阅github票据12251。

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from sys import maxsize
from numpy import set_printoptions

set_printoptions(threshold=maxsize)

您可以使用array2string功能-docs。

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

如果数组太大而无法打印，numpy会自动跳过数组的中心部分，只打印角：要禁用此行为并强制numpy打印整个数组，可以使用set_printoptions更改打印选项。

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

或

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

您也可以参考numpy文档numpy文档获得更多帮助。

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