Numpy数组的所有行和列的打印

在本文中，我们将介绍如何打印一个Numpy数组的所有行和列，在数据处理和机器学习中，这是一个非常基本的操作。

Numpy是Python中一个非常强大的数学库，通常用来进行数值计算和数据处理。数组是Numpy中最常用的数据结构之一，可以用来存储和处理大量数据。使用Numpy，我们可以轻松地对数组进行各种操作，例如打印数组的所有行和列。

阅读更多：Numpy 教程

打印所有行和列的方法

为了打印Numpy数组的所有行和列，我们可以使用Numpy库中的set_printoptions()函数，并将参数设置为np.inf。这将允许我们打印出所有行和列，而不受限制。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用该函数来打印一个2×2的数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1,2],[3,4]])

np.set_printoptions(threshold=np.inf)

print(arr)

输出结果：

[[1 2]
 [3 4]]

我们可以看到，该数组的所有行和列都被成功地打印出来了。

限制打印行和列的数量

有时候，在处理大型数据集时，我们可能不希望打印出所有行和列，而是只想打印出前几行和列。为了做到这一点，Numpy库中还提供了另一个函数——set_printoptions()。该函数的参数包括threshold、edgeitems、linewidth、suppress、precision、nanstr、infstr、formatter等。

threshold是打印数组元素的阈值，如果数组的元素数量超过了该阈值，那么Numpy将只打印前面和后面的edgeitems个元素。默认情况下，threshold的值为1000。

例如，我们可以通过以下方式只打印出数组的前一行和前两列：

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])

np.set_printoptions(threshold=2, edgeitems=3)

print(arr)

输出结果：

[[1 2 ... 3]
 [5 6 ... 7]
 [9 10 ... 11]]

我们可以看到，该数组只打印出了第一行和前两列，后面的元素被省略了。

打印数组的特定格式

除了打印数组的所有行和列之外，Numpy还提供了许多选项，用于打印数组的特定格式。下面是一些常用的选项：

• decimal（小数位数）

可以使用decimal选项来设置浮点数的小数位数。例如，以下代码将数组中的浮点数设置为两个小数位：

import numpy as np

arr = np.array([1.1234,2.4567,3.7890])

np.set_printoptions(precision=2)

print(arr)

输出结果：

[1.12 2.46 3.79]

我们可以看到，浮点数被成功地设置为了两个小数位。

• suppress（省略值）

使用suppress选项可以控制Numpy是否将较小的数值打印为0。例如，以下代码将数组中小于1e-5的数值打印成0：

import numpy as np

arr = np.array([1e-6, 2e-5, 3e-4, 4e-3, 5e-2])

np.set_printoptions(suppress=True, precision=2)

print(arr)

输出结果：

[0. 0. 0. 0. 0.05]

我们可以看到，小于1e-5的元素被省略，只有大于1e-5的元素被打印出来。另外，所有的浮点数都被设置为了两个小数位。

• formatter（格式化）

Numpy还提供了一个formatter选项，可以用于指定打印数组时的格式化字符串。例如，以下代码会将数组中的每个元素打印为一个整数和两个小数位的浮点数：

import numpy as np

arr = np.array([1,2,3.14159,4.56789])

np.set_printoptions(formatter={'float_kind': '{:d} {:.2f}'.format})

print(arr)

输出结果：

[1 2 3 4]

我们可以看到，每个元素都被打印为一个整数和两个小数位的浮点数。

总结

在本文中，我们学习了如何使用Numpy打印一个数组的所有行和列，以及如何限制打印的行和列数量。我们还介绍了一些常用的打印选项，例如小数位数、数值省略、格式化字符串等。通过掌握这些技巧，我们可以更轻松地处理和分析大量的数据。