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)[源代码]

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
precisionint或none，可选

浮点输出的精度位数（默认为8）。如果 floatmode 不是 fixed ，根据需要打印尽可能多的数字以唯一地指定值。

threshold可选的

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

edgeitems可选的

在每个维度的开始和结束处汇总的数组项数（默认值为3）。

linewidth可选的

用于插入换行符的每行字符数（默认值为75）。

suppress可选的布尔

如果为真，则始终使用定点表示法打印浮点数字，在这种情况下，当前精度中等于零的数字将打印为零。如果为假，则当最小数字的绝对值小于1e-4或最大绝对值与最小值之比大于1e3时，使用科学记数法。默认值为假。

nanstr可选的STR

浮点非数字的字符串表示形式（默认NaN）。

infstr可选的STR

浮点无穷大（默认inf）的字符串表示。

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“”，则始终在正值的符号位置打印空格（空白字符）。如果“-”，则省略正值的符号字符。（默认值）

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：

  • “布尔”

  • “int”

  • “时间增量”：A numpy.timedelta64

  • “日期时间”：A numpy.datetime64

  • “飘浮”

  • “longfloat”：128位浮点

  • “复合浮标”

  • “longcomplexfloat”：由两个128位浮点组成

  • “numpystr”：类型 numpy.string_ 和 numpy.unicode_

  • “对象”： np.object_ 数组

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”

floatmode可选的STR

控制对 precision 浮点类型的选项。可以采用以下值（默认maxprecïu等于）：

  • “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”：打印所需的最小小数位数

    唯一地表示每个值。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，但如果

    一个元素可以用更少的数字唯一地表示，只需用那么多数字来打印它。

  • “maxprec_equal”：最多打印 precision 小数位数，

    但是，如果数组中的每一个元素都可以用相等的更少的数字唯一地表示，那么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.

参见

get_printoptions, printoptions, set_string_function, array2string

笔记

formatter 总是通过调用重置 set_printoptions .

使用 printoptions 作为上下文管理器来临时设置值。

实例

可以设置浮点精度：

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

长数组可以概括为：

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

小的结果可以被抑制：

>>> 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，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，要临时替代选项，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.  ])
numpy.lib.format.open_memmap numpy.get_printoptions