cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk mengelakkan pemotongan pencetakan tatasusunan NumPy?

How to prevent NumPy array printing truncation?

Mengatasi Pemangkasan dalam Pencetakan Tatasusunan NumPy

Apabila mencetak tatasusunan NumPy, adalah perkara biasa untuk menemui perwakilan terpotong, mengaburkan tahap penuh data. Pemangkasan ini boleh mengecewakan, terutamanya apabila berurusan dengan tatasusunan yang besar atau kompleks. Mujurlah, NumPy menyediakan penyelesaian kepada masalah ini.

Untuk mencetak tatasusunan NumPy penuh, tanpa mengira saiznya, gunakan fungsi numpy.set_printoptions. Fungsi ini membolehkan anda melaraskan tetapan pencetakan, termasuk ambang untuk memotong tatasusunan.

import sys
import numpy

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

Dengan menetapkan ambang kepada sys.maxsize, anda dengan berkesan mengarahkan NumPy untuk mencetak keseluruhan tatasusunan tanpa memotongnya. Ini memastikan anda boleh melihat data penuh, mengelakkan sebarang kehilangan maklumat.

Andaikan anda mempunyai tatasusunan dengan 10,000 elemen:

>> numpy.arange(10000)

Output Dipenggal:

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

Output Penuh selepas menetapkan ambang:

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

Begitu juga, untuk tatasusunan berbilang dimensi, seperti satu bentuk semula untuk mempunyai 250 baris dan 40 lajur:

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

Output Dipenggal:

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]])

Output Penuh selepas menetapkan ambang:

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]])

Dengan melaraskan ambang pencetakan, anda boleh melihat keseluruhan kandungan anda dengan mudah Tatasusunan NumPy, memudahkan penerokaan dan analisis data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengelakkan pemotongan pencetakan tatasusunan NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Kenapa array secara amnya lebih cekap memori daripada senarai untuk menyimpan data berangka?Kenapa array secara amnya lebih cekap memori daripada senarai untuk menyimpan data berangka?May 05, 2025 am 12:15 AM

ArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)

Bagaimana anda boleh menukar senarai python ke array python?Bagaimana anda boleh menukar senarai python ke array python?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,

Bolehkah anda menyimpan jenis data yang berbeza dalam senarai python yang sama? Beri contoh.Bolehkah anda menyimpan jenis data yang berbeza dalam senarai python yang sama? Beri contoh.May 05, 2025 am 12:10 AM

Senarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.

Apakah perbezaan antara tatasusunan dan senarai di Python?Apakah perbezaan antara tatasusunan dan senarai di Python?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

Modul apa yang biasa digunakan untuk membuat tatasusunan di Python?Modul apa yang biasa digunakan untuk membuat tatasusunan di Python?May 05, 2025 am 12:02 AM

Themostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures

Bagaimana anda menambah elemen ke senarai python?Bagaimana anda menambah elemen ke senarai python?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

Bagaimana anda membuat senarai python? Beri contoh.Bagaimana anda membuat senarai python? Beri contoh.May 04, 2025 am 12:16 AM

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Bincangkan kes penggunaan dunia sebenar di mana penyimpanan dan pemprosesan data berangka yang cekap adalah kritikal.Bincangkan kes penggunaan dunia sebenar di mana penyimpanan dan pemprosesan data berangka yang cekap adalah kritikal.May 04, 2025 am 12:11 AM

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.