


Impression complète de tableaux NumPy sans troncature
Lorsque vous travaillez avec des tableaux NumPy, il est courant de rencontrer un problème où de grands tableaux sont tronqués lors de l'impression. Cela peut rendre difficile l’inspection de l’intégralité du contenu de la baie. Heureusement, il existe une solution simple qui permet d'imprimer le tableau complet sans aucune troncature.
Pour imprimer le tableau NumPy complet, vous pouvez utiliser la fonction numpy.set_printoptions. Cette fonction prend plusieurs arguments, dont l'argument seuil, qui spécifie le nombre maximum d'éléments à imprimer avant que la troncature ne se produise. En définissant l'argument de seuil sur sys.maxsize, la fonction imprimera l'intégralité du tableau sans aucune troncature.
Voici un exemple :
import sys import numpy my_array = numpy.arange(10000) numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) print(my_array)
Cela imprimera le tableau complet sans aucune troncature :
[ 0 1 2 ... 9997 9998 9999]
La solution ci-dessus peut également être appliquée aux tableaux multidimensionnels. Par exemple, pour imprimer un tableau 250x40 sans troncature :
my_array = numpy.arange(10000).reshape(250, 40) numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) print(my_array)
Cela imprimera le tableau complet sans aucune troncature.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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