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。

这些选项决定了浮点数、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（默认值为 8）。如果floatmode 不是fixed，则可以为 None，以便打印尽可能多的位数以唯一地指定值。

thresholdint，可选

触发概要而不是完整表示的数组元素总数（默认为 1000）。要始终使用完整的表示而不进行概要，请传递sys.maxsize。

edgeitemsint，可选

每个维度开头和结尾处概要中的数组项数（默认为 3）。

linewidthint，可选

用于插入换行的每行字符数（默认为 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，使用科学计数法。默认为 False。

nanstrstr，可选

浮点非数字的字符串表示（默认为 nan）。

infstrstr，可选

浮点无穷大的字符串表示（默认为 inf）。

sign字符串，'−'、'+' 或 ' ' 之一，可选

控制浮点类型的符号打印。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（空格字符）。如果为 '−'，则省略正值的符号字符。（默认为 '−'）

2.0 版本中的更改: 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，则键应指示相应的格式化函数适用的类型。可调用对象应返回一个字符串。未指定类型（通过其对应的键）由默认格式化程序处理。可以设置格式化程序的各个类型为

  • ‘bool’

  • ‘int’

  • ‘timedelta’：一个numpy.timedelta64

  • ‘datetime’：一个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为

  • ‘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

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

  • ‘fixed’：始终打印恰好precision 个小数位，

    即使这会打印比唯一指定值所需的多或少位数。

  • ‘unique’：打印代表每个值唯一所需的最少小数位数。

    不同的元素可能具有不同数量的位数。precision 选项的值将被忽略。

  • ‘maxprec’：最多打印precision 个小数位，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’：最多打印precision 个小数位，

    但如果数组中的每个元素都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。

legacy字符串或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以及对 0d 数组的不同行为来近似 numpy 1.13 打印输出。这也启用 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 对复杂结构化 dtype 的打印输出。

如果设置为'1.25'，则近似于 1.25 的打印，这主要意味着数值标量在其类型信息不包含的情况下打印，例如为3.0而不是np.float64(3.0)。

如果设置为'2.1'，则在数组总结时（即多个元素被替换为...）不提供形状信息。

如果设置为False，则禁用旧模式。

无法识别的字符串将被忽略，并发出警告以实现向前兼容性。

1.22.0 版本中已更改。

2.2 版本中已更改。

override_repr: 可调用对象，可选

如果设置，则将使用传递的函数来生成数组的表示形式。其他选项将被忽略。

另请参阅

get_printoptions，printoptions，array2string

备注

formatter 始终会通过调用 set_printoptions 来重置。

使用 printoptions 作为上下文管理器来临时设置值。

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]

可以总结长数组

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

可以抑制小的结果

>>> 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按需显示数组元素

>>> 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)

同样，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.  ], shape=(10,))
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