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

如果你使用的是jupyter笔记本,我发现这是一次性使用的最简单的解决方案。基本上将numpy数组转换为列表,然后转换为字符串,然后打印。这样做的好处是在数组中保留逗号分隔符,而使用numpyp.printoptions(threshold=np.inf)则不会:

import numpy as np
print(str(np.arange(10000).reshape(250,40).tolist()))

其他回答

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。

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。

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。

临时设置

您可以使用printoptions上下文管理器:

with numpy.printoptions(threshold=numpy.inf):
    print(arr)

(当然,如果导入numpy的方式是用np替换numpy)

使用上下文管理器(with块)可以确保上下文管理器完成后,打印选项将恢复到块开始之前的状态。它确保设置是临时的,并且仅应用于块内的代码。

有关上下文管理器及其支持的其他参数的详细信息,请参阅numpy.printoptions文档。它在NumPy 1.15(发布于2018-07-23)中推出。

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)