print(arr) 显示省略号是因为 NumPy 默认启用摘要打印，由 np.get_printoptions() 的 threshold 参数控制，默认 1000 但小数组异常省略常因 threshold 被设低或 Jupyter 干扰；禁用方法是 np.set_printoptions(threshold=np.inf) 或上下文管理器临时生效，并建议配合 linewidth=np.inf 防折行。
为什么 print(arr) 会显示 [1 2 3 ... 98 99 100] 而不是全部数字
NumPy 默认对数组做摘要式打印，避免终端刷屏。这由 np.get_printoptions() 控制，其中 threshold 参数决定“多长就省略”——默认是 1000，但对一维数组，只要元素数 > 1000 就触发省略；而小数组（如 100 元素）本不该省略却出现 ...，往往是 threshold 被意外设得太低，或你正在用 Jupyter（它有自己的显示逻辑，会叠加影响）。
用 np.set_printoptions 彻底禁用省略的三种方式
核心是调大 threshold，但要注意不同场景的写法差异：
- 想永久看到完整数组：运行
np.set_printoptions(threshold=np.inf)——np.inf是最稳妥的值，比设成极大整数（如1000000）更可靠，避免未来数组更大时又出问题 - 只在某次打印时临时生效：用上下文管理器
with np.printoptions(threshold=np.inf): print(arr)，退出缩进后自动恢复原设置 - 配合
linewidth防止单行过长折行混乱：加上linewidth=np.inf，尤其对宽二维数组有用；否则即使不省略，也可能因换行导致格式错乱
Jupyter 中 print() 和直接输入变量名行为不一致
Jupyter 对裸变量名（如敲 arr 回车）走的是 IPython 的 rich display 机制，它会读取 np.printoptions，但有时缓存旧设置；而 print(arr) 才严格走 NumPy 原生逻辑。常见现象是：设了 set_printoptions 后 print(arr) 正常了，但直接输 arr 还是省略。
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- 解决办法：重启 IPython 内核，或执行
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell; InteractiveShell.instance().display_formatter.formatters['text/plain'].for_type(np.ndarray, lambda arr, **kwargs: str(arr))（不推荐日常用） - 更简单做法：在 notebook 顶部加一行
np.set_printoptions(threshold=np.inf, linewidth=np.inf)，并确保它在所有数组操作之前执行 - 注意：Jupyter Lab 3+ 和 Classic 行为略有差异，Lab 默认启用
repr截断，所以必须显式调用set_printoptions
suppress 和 precision 不解决省略问题，但容易混淆
有人误以为打开 suppress=True（关闭科学计数法）或调 precision（控制小数位数）能阻止省略，其实它们和 threshold 完全无关。这两个参数只影响数字怎么写，不影响“写不写全”。
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suppress=True让0.0001显示为0.0001而非1e-04，但若数组超长，照样省略 -
precision=3把3.14159变成3.142，和是否显示第 1001 个元素毫无关系 - 真正要查省略原因，只盯
threshold和linewidth，其他参数别动
真正麻烦的是嵌套结构——比如 list 里包着多个 np.array，set_printoptions 对它们无效；此时得手动遍历并分别 print，或者用 pprint 配合自定义 formatter。这不是 NumPy 的锅，是 Python 打印协议的边界。
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