如下所示：

import numpy as npnp.set_printoptions(threshold=np.nan)print(ndarray)

当ndarray里面的存放的数据维度过大时，在控制台会出现不能将ndarray完全输出的情况，中间部分的结果会用省略号打印出来。这时就需要用到numpy里面的set_printoptions()方法。

set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)

precision:输出结果保留精度的位数

threshold:array数量的个数在小于threshold的时候不会被折叠

edgeitems:在array已经被折叠后，开头和结尾都会显示edgeitems个数

formatter:这个很有意思，像python3里面str.format(),就是可以对你的输出进行自定义的格式化

其他的暂时没用到

举例：

precision: np.set_printoptions(precision=4) print(np.array([1.23456789])) >> [ 1.2346] # 最后进位了threshold: np.set_printoptions(threshold=10) print(np.arange(1, 11, 1)) # np.arange(1, 11, 1)生成出来是[1-10],10个数 >> [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] np.set_printoptions(threshold=9) print(np.arange(1, 11, 1)) >> [ 1 2 3 ..., 8 9 10]edgeitems: np.set_printoptions(threshold=5) print(np.arange(1, 11, 1)) >> [ 1 2 3 ..., 8 9 10] np.set_printoptions(threshold=5, edgeitems=4) print(np.arange(1, 11, 1)) >> [ 1 2 3 4 ..., 7 8 9 10]formatter np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: 'int: ' + str(-x)}) print(np.arange(1, 5, 1)) >> [int: -1 int: -2 int: -3 int: -4]

这个formatter是一个可调用的字典，'all'是其中一个key，表示里面的x可以包含所有type，还有其他key，具体可以在源码里面查看

最后如果只想在代码中的某一部分使用自定义的printoptions，那么可以通过再次调用np.set_printoptions()这个方法来进行reset

以上这篇Python Numpy 控制台完全输出ndarray的实现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。