


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!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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