NumPy 배열 인쇄 잘림을 방지하는 방법은 무엇입니까?

NumPy 배열 인쇄에서 잘림 극복

NumPy 배열을 인쇄할 때 잘린 표현이 나타나 데이터의 전체 범위가 모호해지는 경우가 많습니다. 이러한 잘림은 특히 크거나 복잡한 배열을 처리할 때 실망스러울 수 있습니다. 다행히 NumPy는 이 문제에 대한 해결책을 제공합니다.

크기에 관계없이 전체 NumPy 배열을 인쇄하려면 numpy.set_printoptions 함수를 활용하세요. 이 기능을 사용하면 배열 자르기 임계값을 포함한 인쇄 설정을 조정할 수 있습니다.

import sys
import numpy

# Set the printing threshold to infinity
numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

임계값을 sys.maxsize로 설정하면 NumPy가 배열을 자르지 않고 전체 배열을 인쇄하도록 효과적으로 지시할 수 있습니다. 이렇게 하면 정보 손실을 방지하면서 전체 데이터를 볼 수 있습니다.

10,000개의 요소가 포함된 배열이 있다고 가정해 보겠습니다.

>> numpy.arange(10000)

잘린 출력:

array([   0,    1,    2, ..., 9997, 9998, 9999])

임계값 설정 후 전체 출력:

array([ 0,  1,  2, ..., 9997, 9998, 9999])

마찬가지로, 250개의 행과 40개의 열을 갖도록 변형된 것과 같은 다차원 배열의 경우:

>> numpy.arange(10000).reshape(250, 40)

잘린 출력:

array([[   0,    1,    2, ...,   37,   38,   39],
       [  40,   41,   42, ...,   77,   78,   79],
       [  80,   81,   82, ...,  117,  118,  119],
       ..., 
       [9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919],
       [9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959],
       [9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])

임계값 설정 후 전체 출력:

array([[ 0,  1,  2, ..., 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, ..., 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, ..., 117, 118, 119],
       ..., 
       [9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919],
       [9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959],
       [9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])

인쇄 임계값을 조정하면 NumPy 배열의 전체 내용을 쉽게 볼 수 있습니다. 데이터 탐색 및 분석.

위 내용은 NumPy 배열 인쇄 잘림을 방지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!