numpy.array2string

numpy.array2string(a, max_line_width=None, precision=None, suppress_small=None, separator=' ', prefix='', style=<no value>, formatter=None, threshold=None, edgeitems=None, sign=None, floatmode=None, suffix='', *, legacy=None)[源代码]

返回数组的字符串表示形式。

参数
a恩达雷

输入数组。

max_line_width可选的

如果文本长度超过 max_line_width .默认为 numpy.get_printoptions()['linewidth'] .

precisionint或none，可选

浮点精度。默认为 numpy.get_printoptions()['precision'] .

suppress_small可选的布尔

将“非常接近”零的数字表示为零；默认值为False。非常接近是由精度定义的：如果精度是8，例如，小于5e-9的数字（绝对值）表示为零。默认为 numpy.get_printoptions()['suppress'] .

separator可选的STR

插入元素之间。

prefix可选的STR
后缀：str，可选

前缀和后缀字符串的长度用于分别对齐和包装输出。数组通常打印为：

prefix + array2string(a) + suffix

输出由前缀字符串的长度填充，并在列强制换行 max_line_width - len(suffix) . 应该注意的是，前缀和后缀字符串的内容不包括在输出中。

style_ Novalue，可选

没有效果，不要使用。

1.14.0 版后已移除.

formatter可调用的dict，可选

如果不是“无”，则键应指示相应格式化函数适用的类型。可调用文件应返回字符串。未指定的类型（通过其相应的键）由默认格式化程序处理。可为其设置格式化程序的单个类型为：

可用于同时设置一组类型的其他键包括：

  • “all”：设置所有类型

  • “int_kind”：设置“int”

  • “float_kind”：设置“float”和“longfloat”

  • “复杂类型”：设置“complexfloat”和“longcomplexfloat”

  • “stru kind”：设置“numpstr”

threshold可选的

触发摘要而不是完全报告的数组元素总数。默认为 numpy.get_printoptions()['threshold'] .

edgeitems可选的

摘要中每个维度开头和结尾的数组项数。默认为 numpy.get_printoptions()['edgeitems'] .

sign字符串，可以是“-”、“+”或“”，可选

控制浮点类型符号的打印。如果“+”，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（空格字符）。如果是“-”，则省略正值的符号字符。默认为 numpy.get_printoptions()['sign'] .

floatmode可选的STR

控制对 precision 浮点类型的选项。默认为 numpy.get_printoptions()['floatmode'] . 可以采用以下值：

  • “固定”：始终准确打印 precision 小数位数，即使打印的数字多于或少于唯一指定值所需的数字。

  • “唯一”：打印唯一表示每个值所需的最小小数位数。不同的元素可以有不同的位数。的值 precision 选项被忽略。

  • “maxprec”：最多打印 precision 小数位数，但是如果一个元素可以用更少的数字唯一地表示，那么只需用这些数字来打印它。

  • “maxprec_equal”：最多打印 precision 小数位数，但是如果数组中的每个元素都可以用等量的更少的数字唯一地表示，则对所有元素都使用这些数字。

遗产 字符串或 False 可选字符串或

如果设置为字符串 '1.13' 启用1.13传统打印模式。这近似于numpy 1.13打印输出，方法是在浮点数的符号位置包含一个空格，以及0d数组的不同行为。如果设置为 False ，禁用旧模式。无法识别的字符串将被忽略，并发出向前兼容警告。

1.14.0 新版功能.

返回
array_strSTR

数组的字符串表示形式。

加薪
TypeError

如果在 formatter 不返回字符串。

参见

array_str, array_repr, set_printoptions, get_printoptions

笔记

如果为某个类型指定了格式化程序，则 precision 该类型的关键字被忽略。

这是一个非常灵活的功能； array_repr 和 array_str 正在使用 array2string 在内部，相同名称的关键字应该在所有三个函数中工作相同。

实例

>>> 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]'
numpy.fromregex numpy.array_repr