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, override_repr=None)[source]#

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 8）。如果 floatmode 不是 fixed，则可以为 None，以打印足以唯一指定值的位数。

thresholdint，可选

触发摘要而不是完整 repr 的数组元素总数（默认 1000）。要始终使用完整 repr 而无摘要，请传递 sys.maxsize。

edgeitemsint，可选

每个维度摘要中开始和结束处的数组项数（默认 3）。

linewidthint，可选

用于插入换行符的每行字符数（默认 75）。

suppressbool，可选

如果为 True，则始终使用定点表示法打印浮点数，在这种情况下，当前精度下等于零的数字将打印为零。如果为 False，则当最小数字的绝对值 < 1e-4 或最大绝对值与最小值的比率 > 1e3 时，将使用科学计数法。默认值为 False。

nanstrstr，可选

浮点非数字的字符串表示形式（默认 nan）。

infstrstr，可选

浮点无穷大的字符串表示形式（默认 inf）。

signstring，可以是 ‘-’、‘+’ 或 ‘ ‘，可选

控制浮点类型的符号的打印。如果为 ‘+’，则始终打印正值的符号。如果为 ‘ ‘，则始终在正值的符号位置打印空格（空白字符）。如果为 ‘-’，则省略正值的符号字符。（默认 ‘-’）

在版本 2.0 中更改： sign 参数现在可以是整数类型，以前类型是浮点类型。

formatter可调用对象的字典，可选

如果非 None，则键应该指示相应的格式化函数适用的类型。可调用对象应该返回一个字符串。未指定（通过其相应的键）的类型由默认格式化程序处理。可以设置格式化程序的单个类型是

  • ‘bool’

  • ‘int’

  • ‘timedelta’ : a numpy.timedelta64

  • ‘datetime’ : a numpy.datetime64

  • ‘float’

  • ‘longfloat’ : 128 位浮点数

  • ‘complexfloat’

  • ‘longcomplexfloat’ : 由两个 128 位浮点数组成

  • ‘numpystr’ : 类型 numpy.bytes_ 和 numpy.str_

  • ‘object’ : np.object_ 数组

其他可用于一次设置一组类型的键是

  • ‘all’ : 设置所有类型

  • ‘int_kind’ : 设置 ‘int’

  • ‘float_kind’ : 设置 ‘float’ 和 ‘longfloat’

  • ‘complex_kind’ : 设置 ‘complexfloat’ 和 ‘longcomplexfloat’

  • ‘str_kind’ : 设置 ‘numpystr’

floatmodestr，可选

控制对浮点类型的 precision 选项的解释。可以取以下值（默认 maxprec_equal）

  • ‘fixed’: 始终打印恰好 precision 个小数位数，

    即使这会导致打印的位数多于或少于唯一指定值所需的位数。

  • ‘unique’: 打印表示每个值所需的最少小数位数。

    不同的元素可能具有不同的小数位数。忽略 precision 选项的值。

  • ‘maxprec’: 打印最多 precision 个小数位数，但如果

    元素可以用更少的位数唯一地表示，则只用那么多位数打印它。

  • ‘maxprec_equal’: 打印最多 precision 个小数位数，

    但如果数组中的每个元素可以用相同数量的更少位数唯一地表示，则对所有元素使用那么多位数。

legacystring 或 False，可选

如果设置为字符串 '1.13'，则启用 1.13 遗留打印模式。这通过在浮点数的符号位置包含空格和对 0d 数组的不同行为来近似 numpy 1.13 打印输出。这还启用 1.21 遗留打印模式（如下所述）。

如果设置为字符串 '1.21'，则启用 1.21 遗留打印模式。这通过不在分隔字段的逗号和冒号之后插入空格来近似 numpy 1.21 打印输出的复杂结构化 dtype。

如果设置为 '1.25'，则近似打印 1.25，这主要意味着数字标量将打印而无需其类型信息，例如，作为 3.0 而不是 np.float64(3.0)。

如果设置为 False，则禁用遗留模式。

无法识别的字符串将被忽略，并为向前兼容性发出警告。

版本 1.14.0 中的新增功能。

版本 1.22.0 中的更改。

版本 2.0 中的更改。

override_repr: callable, optional

如果设置了传递的函数，它将用于生成数组的 repr。其他选项将被忽略。

另请参阅

get_printoptions，printoptions，array2string

注释

每次调用 set_printoptions 时，formatter 都会被重置。

使用 printoptions 作为上下文管理器以临时设置值。

示例

可以设置浮点精度

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

可以对长数组进行汇总

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

可以抑制小结果

>>> 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.])

可以使用自定义格式化程序以所需方式显示数组元素

>>> 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，要临时覆盖选项，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.  ])
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