numpy.array2string（一，MAX_LINE_WIDTH =无，精度=无，suppress_small =无，隔板= ' ' 前缀='' ，风格= <没有值>，格式化器=无，阈值=无，edgeitems =无，符号=无，floatmode = None，suffix =''，** kwarg ）[源代码） ¶返回数组的字符串表示形式。
输入数组。
如果文本长于max_line_width，则插入换行符。默认为numpy.get_printoptions()['linewidth']。
浮点精度。默认为numpy.get_printoptions()['precision']。
将数字“非常接近”到零表示为零；默认值为False。精度定义非常接近：如果精度为8，例如（绝对值）小于5e-9的数字表示为零。默认为numpy.get_printoptions()['suppress']。
插入元素之间。
前缀和后缀字符串的长度分别用于对齐和包装输出。数组通常打印为：
prefix + array2string(a) + suffix
输出将用前缀字符串的长度左填充，并且在column处强制进行换行。应该注意的是，前缀和后缀字符串的内容不包含在输出中。max_line_width - len(suffix)
没有效果，请勿使用。
从1.14.0版开始不推荐使用。
如果不是None，则键应指示相应的格式化功能适用的类型。可调用对象应返回一个字符串。未指定的类型（通过其对应的键）由默认格式化程序处理。可以设置格式器的单个类型为：
'布尔'
'int'
'timedelta'：一个 numpy.timedelta64
'datetime'：a numpy.datetime64
'浮动'
'longfloat'：128位浮点数
“复杂浮标”
'longcomplexfloat'：由两个128位浮点数组成
'void'：类型 numpy.void
'numpystr'：类型numpy.string_和numpy.unicode_
'str'：所有其他字符串
可用于一次设置一组类型的其他键是：
'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'str'和'numpystr'
触发汇总而不是完整表示的数组元素总数。默认为numpy.get_printoptions()['threshold']。
每个维度的开始和结束处摘要中的数组项目数。默认为numpy.get_printoptions()['edgeitems']。
控制浮点类型符号的打印。如果为“ +”，请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一个空格（空白字符）。如果为“-”，则省略正值的符号字符。默认为numpy.get_printoptions()['sign']。
控制浮点类型的precision选项的解释。默认为numpy.get_printoptions()['floatmode']。可以采用以下值：
“固定”：始终打印精确的小数位数，即使这将打印出比唯一指定值所需的位数多或少的位数。
'unique'（唯一）：打印唯一表示每个值所需的最少小数位数。不同的元素可能具有不同数量的数字。precision选项的值将 被忽略。
'maxprec'：打印最多精度的小数位数，但是如果一个元素可以用更少的位数唯一表示，则仅打印那么多位数。
'maxprec_equal'：打印精度最高的小数位数，但是如果数组中的每个元素都可以用相等数量的较少位数唯一表示，则对所有元素使用那么多的位数。
如果设置为字符串“ 1.13”，则启用1.13旧版打印模式。通过在浮点数的符号位置包含一个空格和0d数组的不同行为，这近似于numpy 1.13打印输出。如果设置为 False，则禁用旧模式。无法识别的字符串将被警告，并带有向前兼容性的警告。
1.14.0版中的新功能。
数组的字符串表示形式。
如果callable in formatter不返回字符串。
笔记
如果为特定类型指定了格式化程序，则将忽略该类型的precision关键字。
这是一个非常灵活的功能；array_repr并且array_str在array2string内部使用，
因此具有相同名称的关键字在所有三个函数中应具有相同的作用。
例子
>>> x = np.array([1e-16,1,2,3])
>>> np.array2string(x, precision=2, separator=',',
... suppress_small=True)
'[0.,1.,2.,3.]'
>>> x = np.arange(3.)
>>> np.array2string(x, formatter={'float_kind':lambda x: "%.2f" % x})
'[0.00 1.00 2.00]'
>>> x = np.arange(3)
>>> np.array2string(x, formatter={'int':lambda x: hex(x)})
'[0x0 0x1 0x2]'