当我打印一个numpy数组时，我得到了一个截断的表示，但我想要完整的数组。
>>> numpy.arange(10000)
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
>>> numpy.arange(10000).reshape(250,40)
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]])
当前回答
如果你有熊猫，
numpy.arange(10000).reshape(250,40)
print(pandas.DataFrame(a).to_string(header=False, index=False))
避免了需要重置numpy.set_printoptions（threshold=sys.maxsize）的副作用，并且不会得到numpy.array和括号。我发现将一个大数组转储到日志文件中很方便
其他回答
numpy.savetxt
numpy.savetxt(sys.stdout, numpy.arange(10000))
或者如果需要字符串：
import StringIO
sio = StringIO.StringIO()
numpy.savetxt(sio, numpy.arange(10000))
s = sio.getvalue()
print s
默认输出格式为：
0.000000000000000000e+00
1.000000000000000000e+00
2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00
...
并且可以用其他参数来配置它。
请特别注意，这也不会显示方括号，并允许进行大量自定义，如：how to print a Numpy array without bracket？
在Python 2.7.12，numpy 1.11.1上测试。
如果数组太大而无法打印，NumPy会自动跳过数组的中心部分，只打印角：要禁用此行为并强制NumPy打印整个阵列，可以使用set_printoptions更改打印选项。
>>> np.set_printoptions(threshold='nan')
or
>>> np.set_printoptions(edgeitems=3,infstr='inf',
... linewidth=75, nanstr='nan', precision=8,
... suppress=False, threshold=1000, formatter=None)
您还可以参考numpy文档numpy文档中的“或部分”以获得更多帮助。
关闭并返回正常模式
np.set_printoptions(threshold=False)
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
我建议使用np.inf而不是其他人建议的np.nan。它们都符合您的目的，但通过将阈值设置为“无限”，每个阅读代码的人都会明白您的意思。对我来说，“不是数字”的门槛似乎有点模糊。
使用numpy.set_printoptions：
import sys
import numpy
numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
