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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章python numpy格式化打印的实例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1.问题描述 。
在使用numpy的时候，我们经常在debug的时候将numpy数组打印下来，但是有的时候数组里面都是小数，数组又比较大，打印下来的时候非常不适合观察。这里主要讲一下如何让numpy打印的结果更加简洁 。
2.问题解决 。
这里需要使用numpy的set_printoptions函数，对应numpy源码如下所示:
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def set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None,
linewidth=None, suppress=None,
nanstr=None, infstr=None,
formatter=None):
"""
Set printing options.
These options determine the way floating point numbers, arrays and
other NumPy objects are displayed.
Parameters
----------
precision : int, optional
Number of digits of precision for floating point output (default 8).
threshold : int, optional
Total number of array elements which trigger summarization
rather than full repr (default 1000).
edgeitems : int, optional
Number of array items in summary at beginning and end of
each dimension (default 3).
linewidth : int, optional
The number of characters per line for the purpose of inserting
line breaks (default 75).
suppress : bool, optional
Whether or not suppress printing of small floating point values
using scientific notation (default False).
nanstr : str, optional
String representation of floating point not-a-number (default nan).
infstr : str, optional
String representation of floating point infinity (default inf).
formatter : dict of callables, optional
|
这里我们主要用到其中的两个属性:
设置precision来控制小数点后面最多显示的位数 。
设置suppress来取消使用科学计数法 。
2.1 简单示例 。
一个简单的利用set_printoptions的例子如下所示:
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import numpy as np
a = np.random.random(3)
print('before set options: \n {}'.format(a))
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
print('after set options: \n {}'.format(a))
>>>
before set options:
[ 0.05856348 0.5417039 0.76520603]
after set options:
[ 0.059 0.542 0.765]
|
可以看到，设置了打印的options之后，打印下来的结果简洁了很多，绝大多数时候我们只需要观察简洁的打印结果，太过精确的结果反而会因为占位太长不易于观察 。
2.2完整示例 。
2.1的例子中存在的一个问题是，一旦我们在程序的某一行设置了printoptions之后，接下来所有的打印过程都会受到影响，然而有的时候我们并不希望如此，这个时候我们可以添加一个上下文管理器，只在规定的上下文环境当中设置我们需要的打印参数，其他地方仍然使用默认的打印参数，代码如下:
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import numpy as np
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def printoptions(*args, **kwargs):
original_options = np.get_printoptions()
np.set_printoptions(*args, **kwargs)
try:
yield
finally:
np.set_printoptions(**original_options)
x = np.random.random(3)
y = np.array([1.5e-2, 1.5, 1500])
print('-----------before set options-----------')
print('x = {}'.format(x))
print('y = {}'.format(y))
with printoptions(precision=3, suppress=True):
print('------------set options------------')
print('x = {}'.format(x))
print('y = {}'.format(y))
print('---------------set back options-------------')
print('x = {}'.format(x))
print('y = {}'.format(y))
>>>
-----------before set options-----------
x = [ 0.3802371 0.7929781 0.14008782]
y = [ 1.50000000e-02 1.50000000e+00 1.50000000e+03]
------------set options------------
x = [ 0.38 0.793 0.14 ]
y = [ 0.015 1.5 1500. ]
---------------set back options-------------
x = [ 0.3802371 0.7929781 0.14008782]
y = [ 1.50000000e-02 1.50000000e+00 1.50000000e+03]
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上面的程序中，我们通过使用contextlib里面的contextmanager为函数set_printoptions设置了上下文，在执行with里面的代码之前，设置打印的参数为precison=3,suppress=True，当跳出with代码块的时候，将打印参数设置为原来默认的打印参数.
这篇python numpy格式化打印的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/yaoqi_isee/article/details/77720792 。
最后此篇关于python numpy格式化打印的实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python numpy格式化打印的实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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