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：

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：

import numpy as npa = 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：

import numpy as npfrom contextlib import contextmanager@contextmanagerdef 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]

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。