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？

示例：

>>> 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

使用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代替其他人建议的np.nan。它们都可以用于您的目的，但是通过将阈值设置为＆＃34;无穷大＆＃34;很明显，每个人都在阅读你的代码是什么意思。阈值为＆＃34;不是数字＆＃34;对我来说似乎有点模糊。

Answer 3

之前的答案是正确的答案，但作为一个较弱的选择，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。有关详细信息，请参阅此NumPy Tutorial。

Answer 5

这是一种一次性的方式，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 6

将上下文管理器用作Paul Price 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 7

NumPy 1.15或更高版本

如果您使用NumPy 1.15（于2018年7月23日发布）或更高版本，则可以使用printoptions上下文管理器：

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

（当然，如果导入的是numpy，则将np替换为numpy）

使用上下文管理器（with块）可确保在上下文管理器完成后，打印选项将恢复为块开始之前的状态。这样可以确保设置是临时的，并且仅应用于块内的代码。

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

Answer 8

<强> 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。

请特别注意这也不会显示方括号，并允许进行大量自定义，如下所述：How to print a Numpy array without brackets?

在Python 2.7.12上测试，numpy 1.11.1。

Answer 9

这是一个小小的修改（删除了将set_printoptions) 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)的{{1}}传递给其他参数的选项。

它展示了如何使用neok轻松创建具有较少代码行的上下文管理器：

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)

在您的代码中，它可以像这样使用：

uses-permission#android.permission.RECORD_AUDIO
ADDED from /home/jack/AndroidProject/ApiDemos/app/src/main/AndroidManifest.xml:45:5-71
    android:name
            ADDED from /home/jack/AndroidProject/ApiDemos/app/src/main/AndroidManifest.xml:45:22-68
uses-permission#android.permission.CAMERA
ADDED from /home/jack/AndroidProject/ApiDemos/app/src/main/AndroidManifest.xml:49:5-65
    android:name
            ADDED from /home/jack/AndroidProject/ApiDemos/app/src/main/AndroidManifest.xml:49:22-62

Answer 10

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

将 50 更改为您想查看的行数

来源：here

Answer 11

稍作修改：（因为您要打印大量列表）

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）。使用任何您喜欢的值作为适合您的编码环境的线宽。通过每行添加更多字符，这将使您不必遍历大量输出行。

Answer 12

从最大列数（以numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)固定）开始，与此answer互补，还显示了一个字符限制。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linewidth来解决此问题。

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，您的窗口应限制用于换行的字符数。

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，应该将构建选项"word_wrap": false添加到sublime-build文件[source]中。

Answer 13

如果您使用的是 jupyter 笔记本，我发现这是一次性案例的最简单解决方案。基本上将 numpy 数组转换为列表，然后转换为字符串，然后打印。这样做的好处是将逗号分隔符保留在数组中，而使用 numpyp.printoptions(threshold=np.inf) 则不会：

import numpy as np
print(str(np.arange(10000).reshape(250,40).tolist()))

Answer 14

假设你有一个numpy数组

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

如果你想以一次性的方式打印整个数组（没有切换np.set_printoptions），但想要比上下文管理器更简单（更少的代码），只需要做

for row in arr:
     print row

Answer 15

如果您使用的是 Jupyter，请尝试使用 variable inspector 扩展。您可以单击每个变量以查看整个数组。

Answer 16

您可以使用array2string功能-docs。

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

Answer 17

从NumPy 1.16版本开始，有关更多详细信息，请参见GitHub ticket 12251。

from sys import maxsize
from numpy import set_printoptions

set_printoptions(threshold=maxsize)

Answer 18

您不会总是希望打印所有项目，尤其是对于大型阵列。

显示更多项目的简单方法：

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<1000时，效果很好。

Answer 19

要关闭它并返回正常模式

np.set_printoptions(threshold=False)

Answer 20

如果有熊猫，

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

避免了需要重置numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)的副作用，并且不会得到numpy.array和方括号。我发现这很方便将大量数组转储到日志文件中

Answer 21

如果数组太大而无法打印，NumPy会自动跳过数组的中心部分并仅打印角落：要禁用此行为并强制NumPy打印整个阵列，您可以使用set_printoptions更改打印选项。

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

<强> 或

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

您还可以参考numpy documentation numpy documentation for "or part"获取更多帮助。

如何在不截断的情况下打印完整的NumPy数组？

21 个答案:

NumPy 1.15或更高版本