자르지 않고 전체 NumPy 배열을 인쇄하는 방법은 무엇입니까?

numpy 배열을 인쇄하면 잘린 표현이 표시되지만 전체 배열을 원합니다.

이것을 할 수있는 방법이 있습니까?

예 :

>>> numpy.arange(10000)
array([   0,    1,    2, ..., 9997, 9998, 9999])

>>> numpy.arange(10000).reshape(250,40)
array([[   0,    1,    2, ...,   37,   38,   39],
       [  40,   41,   42, ...,   77,   78,   79],
       [  80,   81,   82, ...,  117,  118,  119],
       ..., 
       [9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919],
       [9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959],
       [9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])

사용 numpy.set_printoptions:

import sys
import numpy
numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)

나는 다른 사람들이 제안하는 np.inf대신에 사용 하는 것이 좋습니다 np.nan. 둘 다 목적에 맞게 작동하지만 임계 값을 "무한"으로 설정하면 코드를 읽는 모든 사람이 의미하는 바를 알 수 있습니다. "숫자가 아님"의 임계 값을 갖는 것은 조금 모호한 것 같습니다.

이전 답변은 정답이지만 약한 대안으로 목록으로 변환 할 수 있습니다.

>>> numpy.arange(100).reshape(25,4).tolist()

[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21,
22, 23], [24, 25, 26, 27], [28, 29, 30, 31], [32, 33, 34, 35], [36, 37, 38, 39], [40, 41,
42, 43], [44, 45, 46, 47], [48, 49, 50, 51], [52, 53, 54, 55], [56, 57, 58, 59], [60, 61,
62, 63], [64, 65, 66, 67], [68, 69, 70, 71], [72, 73, 74, 75], [76, 77, 78, 79], [80, 81,
82, 83], [84, 85, 86, 87], [88, 89, 90, 91], [92, 93, 94, 95], [96, 97, 98, 99]]

NumPy 1.15 이상

NumPy 1.15 (2018-07-23 릴리스) 이상을 사용하는 경우 printoptions컨텍스트 관리자를 사용할 수 있습니다 .

with numpy.printoptions(threshold=numpy.inf):
    print(arr)

(물론, 교체 numpy가 np가져온 어떻게 인 경우에 numpy)

컨텍스트 관리자 ( with-block)를 사용하면 컨텍스트 관리자가 완료된 후 인쇄 옵션이 블록이 시작되기 전의 상태로 되돌아갑니다. 설정이 일시적이며 블록 내의 코드에만 적용됩니다.

컨텍스트 관리자 및 기타 지원되는 인수에 대한 자세한 내용 은 numpy.printoptions설명서 를 참조하십시오 .

numpy를 사용하는 것처럼 들립니다.

이 경우 다음을 추가 할 수 있습니다.

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.nan)

코너 인쇄가 비활성화됩니다. 자세한 내용은이 NumPy 자습서를 참조하십시오 .

이 작업을 수행하는 일회용 방법은 다음과 같습니다. 기본 설정을 변경하지 않으려는 경우에 유용합니다.

def fullprint(*args, **kwargs):
  from pprint import pprint
  import numpy
  opt = numpy.get_printoptions()
  numpy.set_printoptions(threshold=numpy.inf)
  pprint(*args, **kwargs)
  numpy.set_printoptions(**opt)

Paul Price가 제안한 대로 컨텍스트 관리자 사용

import numpy as np


class fullprint:
    'context manager for printing full numpy arrays'

    def __init__(self, **kwargs):
        kwargs.setdefault('threshold', np.inf)
        self.opt = kwargs

    def __enter__(self):
        self._opt = np.get_printoptions()
        np.set_printoptions(**self.opt)

    def __exit__(self, type, value, traceback):
        np.set_printoptions(**self._opt)


if __name__ == '__main__': 
    a = np.arange(1001)

    with fullprint():
        print(a)

    print(a)

    with fullprint(threshold=None, edgeitems=10):
        print(a)

numpy.savetxt

numpy.savetxt(sys.stdout, numpy.arange(10000))

또는 문자열이 필요한 경우 :

import StringIO
sio = StringIO.StringIO()
numpy.savetxt(sio, numpy.arange(10000))
s = sio.getvalue()
print s

기본 출력 형식은 다음과 같습니다.

0.000000000000000000e+00
1.000000000000000000e+00
2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00
...

추가 인수로 구성 할 수 있습니다.

특히 대괄호를 표시하지 않는 방법에 유의하십시오. 대괄호 없이 Numpy 배열을 인쇄하는 방법은 무엇입니까?

Python 2.7.12, numpy 1.11.1에서 테스트되었습니다.

이것은 약간의 수정 (제거에 추가 인수를 전달하는 옵션 set_printoptions)의 neok 의 대답.

contextlib.contextmanager적은 코드 줄로 이러한 컨텍스트 관리자를 쉽게 만드는 방법을 보여줍니다 .

import numpy as np
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def show_complete_array():
    oldoptions = np.get_printoptions()
    np.set_printoptions(threshold=np.inf)
    try:
        yield
    finally:
        np.set_printoptions(**oldoptions)

코드에서 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

a = np.arange(1001)

print(a)      # shows the truncated array

with show_complete_array():
    print(a)  # shows the complete array

print(a)      # shows the truncated array (again)

최대 열 수 (로 고정됨 ) 에서이 답변 을 보완하여 numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)표시 할 문자의 제한도 있습니다. 대화식 세션이 아닌 bash에서 파이썬을 호출 할 때와 같은 일부 환경에서는 linewidth다음과 같이 매개 변수 를 설정하여이를 해결할 수 있습니다 .

import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=2000)    # default = 75
Mat = np.arange(20000,20150).reshape(2,75)    # 150 elements (75 columns)
print(Mat)

이 경우 창은 줄 바꿈 문자 수를 제한해야합니다.

숭고한 텍스트를 사용하고 출력 창 내에서 결과를 보려는 "word_wrap": false경우 숭고한 빌드 파일 [ source ]에 빌드 옵션 을 추가해야합니다 .

NumPy와 버전 1.16 이후에 대한 자세한 내용은 참조 GitHub의 티켓 12251을 .

from sys import maxsize
from numpy import set_printoptions

set_printoptions(threshold=maxsize)

전원을 끄고 일반 모드로 돌아가려면

np.set_printoptions(threshold=False)

numpy 배열이 있다고 가정하십시오.

 arr = numpy.arange(10000).reshape(250,40)

np.set_printoptions를 토글하지 않고 일회용 배열로 전체 배열을 인쇄하려고하지만 컨텍스트 관리자보다 간단한 코드 (더 적은 코드)를 원한다면

for row in arr:
     print row 

약간의 수정 : (큰 목록을 인쇄하기 때문에)

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf, linewidth=200)

x = np.arange(1000)
print(x)

줄당 문자 수가 증가합니다 (기본 줄 너비는 75). 코딩 환경에 적합한 선폭에 원하는 값을 사용하십시오. 이렇게하면 줄당 더 많은 문자를 추가하여 많은 수의 출력 줄을 거치지 않아도됩니다.

array2string함수 문서를 사용할 수 있습니다 .

a = numpy.arange(10000).reshape(250,40)
print(numpy.array2string(a, threshold=numpy.nan, max_line_width=numpy.nan))
# [Big output]

당신은 항상 특히 큰 배열을 위해, 인쇄 된 모든 항목을 싶지 않을 것입니다.

더 많은 항목을 표시하는 간단한 방법 :

In [349]: ar
Out[349]: array([1, 1, 1, ..., 0, 0, 0])

In [350]: ar[:100]
Out[350]:
array([1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1,
       1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1])

기본적으로 배열 <1000 썰어 때 잘 작동합니다.

판다를 이용할 수 있다면

    numpy.arange(10000).reshape(250,40)
    print(pandas.DataFrame(a).to_string(header=False, index=False))

재설정이 필요한 부작용을 피하고 numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)numpy.array 및 괄호를 얻지 못합니다. 넓은 배열을 로그 파일로 덤프하는 것이 편리하다는 것을 알았습니다.

배열이 너무 커서 인쇄하기 어려운 경우 NumPy는 배열의 중앙 부분을 자동으로 건너 뛰고 모서리 만 인쇄합니다.이 동작을 비활성화하고 NumPy가 전체 배열을 강제로 인쇄하도록하려면을 사용하여 인쇄 옵션을 변경할 수 있습니다 set_printoptions.

>>> np.set_printoptions(threshold='nan')

또는

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

자세한 도움말 은 "또는 부분"에 대한 numpy 문서 numpy 문서를 참조하십시오 .