numpy.set_printoptions#

numpy.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None, sign=None, floatmode=None, *, legacy=None, override_repr=None)[源代码]#

设置打印选项.

这些选项决定了浮点数,数组和其他 NumPy 对象的显示方式.

参数:
precisionint 或 None,可选

浮点输出的精度位数(默认为 8).如果 floatmode 不是 fixed ,则可以为 None,以打印尽可能多的数字,以唯一指定该值.

thresholdint, optional

触发摘要而不是完整 repr 的数组元素总数(默认为 1000).要始终使用完整的 repr 而不进行摘要,请传递 sys.maxsize .

edgeitemsint, optional

每个维度开头和结尾的摘要中的数组项数(默认为 3).

linewidthint, optional

每行的字符数,用于插入换行符(默认为 75).

suppressbool,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,当前精度中等于零的数字将打印为零.如果为 False,则当最小数字的绝对值 < 1e-4 或最大绝对值与最小值的比率 > 1e3 时,使用科学计数法.默认为 False.

nanstrstr, optional

浮点非数字的字符串表示形式(默认为 nan).

infstrstr, optional

浮点无穷大的字符串表示形式(默认为 inf).

sign字符串,可以是 ‘-’, ‘+’ 或 ‘ ‘,可选

控制浮点类型的符号打印.如果为 ‘+’,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一个空格(空格字符).如果为 ‘-‘,则省略正值的符号字符.(默认为 ‘-‘)

在 2.0 版本发生变更: sign 参数现在可以是整数类型,以前的类型是浮点类型.

formatter可调用对象的字典,可选

如果不是 None,则键应指示相应的格式化函数所应用到的类型.可调用对象应返回一个字符串.未指定类型(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单个类型为:

  • ‘bool’

  • ‘int’

  • ‘timedelta’:一个 numpy.timedelta64

  • ‘datetime’:一个 numpy.datetime64

  • ‘float’

  • ‘longfloat’:128位浮点数

  • ‘complexfloat’

  • ‘longcomplexfloat’:由两个128位浮点数组成

  • ‘numpystr’:类型 numpy.bytes_ 和 numpy.str_

  • ‘object’ : np.object_ 数组

可用于一次设置一组类型的其他键有:

  • ‘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’

floatmodestr, optional

控制浮点类型 precision 选项的解释.可以取以下值(默认值 maxprec_equal):

  • ‘fixed’:始终精确打印 precision 个小数位数,

    即使这会打印比唯一指定该值所需的更多或更少的位数.

  • ‘unique’:打印表示每个值唯一所需的最小小数位数.

    不同的元素可能具有不同数量的位数. precision 选项的值将被忽略.

  • ‘maxprec’:最多打印 precision 个小数位数,但如果

    一个元素可以用更少的位数唯一表示,则仅用那么多位数打印它.

  • ‘maxprec_equal’:最多打印 precision 个小数位数,

    但如果数组中的每个元素都可以用相同数量的更少位数唯一表示,则对所有元素使用那么多位数.

legacy : 字符串或 False ,可选字符串或

如果设置为字符串 '1.13' ,则启用 1.13 遗留打印模式. 这通过在浮点数的符号位置包含一个空格以及对 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 遗留打印模式(如下所述).

如果设置为字符串 '1.21' ,则启用 1.21 遗留打印模式. 这通过不在分隔字段的逗号之后和冒号之后插入空格来近似 numpy 1.21 复杂结构化 dtype 的打印输出.

如果设置为 '1.25' ,则近似于 1.25 的打印,这主要意味着数值标量在打印时不包含类型信息,例如,打印为 3.0 而不是 ​​ np.float64(3.0) .

如果设置为 '2.1' ,则在数组被总结时(即,多个元素被 ... 替换时)不给出形状信息.

如果设置为 '2.2' ,则对于较大的值,使用科学计数法打印 np.float16 和 np.float32 类型的转换可能会稍后发生或根本不发生.

如果设置为 False ,则禁用旧版模式.

无法识别的字符串将被忽略,并发出警告,以实现向前兼容性.

在 1.22.0 版本发生变更.

在 2.2 版本发生变更.

override_repr: callable, optional

如果设置了传递的函数,该函数将用于生成数组的 repr.其他选项将被忽略.

参见

get_printoptions , printoptions , array2string

注释

formatter 总是通过调用 set_printoptions 来重置.

使用 printoptions 作为上下文管理器来临时设置这些值.

示例

可以设置浮点精度:

>>> import numpy as np
>>> np.set_printoptions(precision=4)
>>> np.array([1.123456789])
[1.1235]

长数组可以被总结:

>>> np.set_printoptions(threshold=5)
>>> np.arange(10)
array([0, 1, 2, ..., 7, 8, 9], shape=(10,))

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.])

可以使用自定义格式化程序来按需显示数组元素:

>>> 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,可以使用:

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

同样,要临时覆盖选项,请使用 printoptions 作为上下文管理器:

>>> 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.  ], shape=(10,))
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