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

with np.printoptions(edgeitems=50):
    print(x)

将50更改为您想看到的行数

来源:此处

其他回答

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

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:

假设您有一个numpy数组

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

如果您想一次性打印整个数组(不切换np.set_printoptions),但想要比上下文管理器更简单(更少的代码),只需执行以下操作

for row in arr:
     print row 

听起来你在用numpy。

如果是这种情况,您可以添加:

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

这将禁用拐角打印。有关详细信息,请参阅本NumPy教程。