numpy.set_printoptions #
- 麻木的。set_printoptions(精度=无,阈值=无,边缘项=无,线宽=无,抑制=无, nanstr =无, infstr =无,格式化程序=无,符号=无, floatmode =无, *,遗留=无)[来源] #
设置打印选项。
这些选项决定浮点数、数组和其他 NumPy 对象的显示方式。
- 参数:
- precision int 或 None,可选
浮点输出的精度位数(默认 8)。如果floatmode不固定,则可以为 None ,以根据需要打印尽可能多的数字来唯一指定该值。
- 阈值int,可选
触发汇总而不是完整重现的数组元素总数(默认 1000)。要始终使用完整的 repr 而无需摘要,请传递
sys.maxsize
。- EdgeItems int,可选
每个维度开头和结尾处汇总的数组项数(默认为 3)。
- 线宽int,可选
用于插入换行符的每行字符数(默认 75)。
- 抑制布尔值,可选
如果为 True,则始终使用定点表示法打印浮点数,在这种情况下,当前精度等于 0 的数字将打印为零。如果为 False,则当最小数的绝对值 < 1e-4 或最大绝对值与最小值的比值 > 1e3 时,将使用科学记数法。默认值为 False。
- nanstr str,可选
浮点非数字的字符串表示形式(默认 nan)。
- infstr str,可选
浮点无穷大的字符串表示形式(默认 inf)。
- 符号字符串,'-'、'+' 或 ' ',可选
控制浮点类型符号的打印。如果是“+”,则始终打印正值的符号。如果为“ ”,则始终在正值的符号位置打印空格(空白字符)。如果为“-”,则省略正值的符号字符。 (默认 '-')
- 可调用的格式化字典,可选
如果不是“无”,则键应指示相应格式化函数适用的类型。 Callables 应该返回一个字符串。未指定的类型(通过其相应的键)由默认格式化程序处理。可以设置格式化程序的各个类型有:
'布尔'
'整数'
'时间增量':a
numpy.timedelta64
'日期时间':a
numpy.datetime64
'漂浮'
'longfloat' : 128 位浮点数
'复杂浮动'
'longcomplexfloat' :由两个 128 位浮点数组成
'numpystr':类型
numpy.bytes_
和numpy.str_
'object' : np.object_数组
其他可用于一次设置一组类型的键有:
'all' : 设置所有类型
'int_kind':设置'int'
'float_kind' :设置 'float' 和 'longfloat'
'complex_kind' :设置 'complexfloat' 和 'longcomplexfloat'
'str_kind':设置'numpystr'
- floatmode str,可选
控制浮点类型精度选项的解释。可以采用以下值(默认 maxprec_equal):
- 'fixed':始终打印精确的小数位,
即使这会打印比唯一指定值所需的更多或更少的数字。
- 'unique':打印所需的最小小数位数
唯一地表示每个值。不同的元素可能具有不同的位数。精度选项的值 被忽略。
- 'maxprec':打印最多精度的小数位,但如果
一个元素可以用更少的数字来唯一地表示,只需用那么多的数字来打印它。
- 'maxprec_equal':打印最多精度的小数位,
但如果数组中的每个元素都可以用相同数量的较少数字来唯一表示,则对所有元素使用那么多数字。
- 旧字符串或False,可选
如果设置为字符串“1.13”,则启用 1.13 旧版打印模式。这通过在浮点数的符号位置中包含一个空格以及 0d 数组的不同行为来近似 numpy 1.13 打印输出。这也启用了 1.21 传统打印模式(如下所述)。
如果设置为字符串“1.21”,则启用 1.21 旧版打印模式。这近似于复杂结构数据类型的 numpy 1.21 打印输出,在分隔字段的逗号后面和冒号后面不插入空格。
如果设置为False,则禁用旧模式。
无法识别的字符串将被忽略,并发出向前兼容性警告。
1.14.0 版本中的新增功能。
在 1.22.0 版本中进行了更改。
笔记
格式化程序总是通过调用来重置
set_printoptions
。用作
printoptions
上下文管理器来临时设置值。例子
浮点精度可以设置:
>>> np.set_printoptions(precision=4) >>> np.array([1.123456789]) [1.1235]
长数组可以总结为:
>>> np.set_printoptions(threshold=5) >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, ..., 7, 8, 9])
小结果可以被抑制:
>>> eps = np.finfo(float).eps >>> x = np.arange(4.) >>> x**2 - (x + eps)**2 array([-4.9304e-32, -4.4409e-16, 0.0000e+00, 0.0000e+00]) >>> np.set_printoptions(suppress=True) >>> x**2 - (x + eps)**2 array([-0., -0., 0., 0.])
自定义格式化程序可用于根据需要显示数组元素:
>>> np.set_printoptions(formatter={'all':lambda x: 'int: '+str(-x)}) >>> x = np.arange(3) >>> x array([int: 0, int: -1, int: -2]) >>> np.set_printoptions() # formatter gets reset >>> x array([0, 1, 2])
要恢复默认选项,您可以使用:
>>> np.set_printoptions(edgeitems=3, infstr='inf', ... linewidth=75, nanstr='nan', precision=8, ... suppress=False, threshold=1000, formatter=None)
另外,要临时覆盖选项,请用作
printoptions
上下文管理器:>>> with np.printoptions(precision=2, suppress=True, threshold=5): ... np.linspace(0, 10, 10) array([ 0. , 1.11, 2.22, ..., 7.78, 8.89, 10. ])