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
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。
其他回答
这里有一个一次性的方法，如果您不想更改默认设置，这很有用：
def fullprint(*args, **kwargs):
from pprint import pprint
import numpy
opt = numpy.get_printoptions()
numpy.set_printoptions(threshold=numpy.inf)
pprint(*args, **kwargs)
numpy.set_printoptions(**opt)
作为对最大列数的补充（使用numpy.set_printoptions（threshold=numpy.nan）进行了修复），也有显示字符的限制。在某些环境中，例如从bash调用python（而不是交互式会话）时，可以通过如下设置参数linewidth来解决此问题。
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)
在这种情况下，窗口应该限制换行的字符数。
对于那些使用崇高文本并希望在输出窗口中看到结果的用户，应该将构建选项“word_wrap”：false添加到崇高构建文件[source]中。
您可以使用arraystring函数-docs。
a = numpy.arange(10000).reshape(250,40)
print(numpy.array2string(a, threshold=numpy.nan, max_line_width=numpy.nan))
# [Big output]
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。
这是对neoks答案的轻微修改（删除了向set_printoptions传递额外参数的选项）。
它展示了如何使用contextlib.contextmanager轻松创建这样的contextmanager，只需更少的代码行：
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)
在您的代码中，可以这样使用：
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)
