Как распечатать полный массив NumPy?

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)

Я предлагаю использовать np.inf вместо np.nan который предлагается другими. Они оба работают для вашей цели, но, установив порог "бесконечности", каждому, кто читает ваш код, очевидно, что вы имеете в виду. Наличие порога "не числа" кажется мне немного расплывчатым.

предыдущие ответы правильные, но в качестве более слабой альтернативы вы можете преобразовать в список:

>>> numpy.arange(100).reshape(25,4).tolist()

[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21,
22, 23], [24, 25, 26, 27], [28, 29, 30, 31], [32, 33, 34, 35], [36, 37, 38, 39], [40, 41,
42, 43], [44, 45, 46, 47], [48, 49, 50, 51], [52, 53, 54, 55], [56, 57, 58, 59], [60, 61,
62, 63], [64, 65, 66, 67], [68, 69, 70, 71], [72, 73, 74, 75], [76, 77, 78, 79], [80, 81,
82, 83], [84, 85, 86, 87], [88, 89, 90, 91], [92, 93, 94, 95], [96, 97, 98, 99]]

похоже, вы используете numpy.

Если это так, вы можете добавить:

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold='nan')

это отключит угловую печать. Для получения дополнительной информации см. Это Библиотеки Numpy Учебник.

вот одноразовый способ сделать это, что полезно, если вы не хотите изменять настройки по умолчанию:

def fullprint(*args, **kwargs):
  from pprint import pprint
  import numpy
  opt = numpy.get_printoptions()
  numpy.set_printoptions(threshold='nan')
  pprint(*args, **kwargs)
  numpy.set_printoptions(**opt)

использование контекстного менеджера как Пол Цена sugggested

import numpy as np


class fullprint:
    'context manager for printing full numpy arrays'

    def __init__(self, **kwargs):
        if 'threshold' not in kwargs:
            kwargs['threshold'] = np.nan
        self.opt = kwargs

    def __enter__(self):
        self._opt = np.get_printoptions()
        np.set_printoptions(**self.opt)

    def __exit__(self, type, value, traceback):
        np.set_printoptions(**self._opt)

a = np.arange(1001)

with fullprint():
    print(a)

print(a)

with fullprint(threshold=None, edgeitems=10):
    print(a)

numpy.savetxt

numpy.savetxt(sys.stdout, numpy.arange(10000))

или если вам нужна строка:

import StringIO
sio = StringIO.StringIO()
numpy.savetxt(sio, numpy.arange(10000))
s = sio.getvalue()
print s

формат вывода по умолчанию:

0.000000000000000000e+00
1.000000000000000000e+00
2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00
...

и его можно настроить с помощью дополнительных аргументов.

протестировано на Python 2.7.12, numpy 1.11.1.

это небольшая модификация (удалена опция передачи дополнительных аргументов в set_printoptions)of нэокs ответ.

Это показывает, как вы можете использовать contextlib.contextmanager чтобы легко создать такой contextmanager с меньшим количеством строк кода:

import numpy as np
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def show_complete_array():
    oldoptions = np.get_printoptions()
    np.set_printoptions(threshold=np.inf)
    try:
        yield
    finally:
        np.set_printoptions(**oldoptions)

в вашем коде его можно использовать следующим образом:

a = np.arange(1001)

print(a)      # shows the truncated array

with show_complete_array():
    print(a)  # shows the complete array

print(a)      # shows the truncated array (again)

для тех, кто любит импортировать как np:

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.nan)

также будет работать

если массив слишком велик для печати, NumPy автоматически пропускает центральную часть массива и печатает только углы: Чтобы отключить это поведение и заставить NumPy печатать весь массив, вы можете изменить параметры печати с помощью set_printoptions.

>>> np.set_printoptions(threshold='nan')

или

>>> np.set_printoptions(edgeitems=3,infstr='inf',
... linewidth=75, nanstr='nan', precision=8,
... suppress=False, threshold=1000, formatter=None)

вы также можете обратиться к документация numpy документация numpy Для "или часть" для получения дополнительной помощи.

Предположим, у вас есть массив numpy

 arr = numpy.arange(10000).reshape(250,40)

Если вы хотите распечатать полный массив одноразовым способом (без переключения np.set_printoptions), но хотите что-то более простое (меньше кода), чем контекстный менеджер, просто сделайте

for row in arr:
     print row 

можно использовать

дополнительно ответ от максимального количества столбцов (фиксируется с numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)), существует также ограничение символов для отображения. В некоторых средах, таких как при вызове python из bash (а не интерактивного сеанса), это можно исправить, установив параметр linewidth следующим образом.

import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=2000)    # default = 75
Mat = np.arange(20000,20150).reshape(2,75)    # 150 elements (75 columns)
print(Mat)

в этом случае ваше окно должно ограничить количество символов для обертывания строки.

для тех, кто использует sublime text и чтобы увидеть результаты в окне вывода, вы должны добавить опцию build "word_wrap": false в файл sublime-build [источник] .