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
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)
其他回答
这是最黑客的解决方案，它甚至可以像numpy一样打印得很好：
import numpy as np
a = np.arange(10000).reshape(250,40)
b = [str(row) for row in a.tolist()]
print('\n'.join(b))
Out:
使用Paul Price建议的上下文管理器
import numpy as np
class fullprint:
'context manager for printing full numpy arrays'
def __init__(self, **kwargs):
kwargs.setdefault('threshold', np.inf)
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)
if __name__ == '__main__':
a = np.arange(1001)
with fullprint():
print(a)
print(a)
with fullprint(threshold=None, edgeitems=10):
print(a)
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)
关闭并返回正常模式
np.set_printoptions(threshold=False)
