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1.问题描述

在使用numpy的时候，我们经常在debug的时候将numpy数组打印下来，但是有的时候数组里面都是小数，数组又比较大，打印下来的时候非常不适合观察。这里主要讲一下如何让numpy打印的结果更加简洁

2.问题解决

这里需要使用numpy的set_printoptions函数，对应numpy源码如下所示：

def set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None,
      linewidth=None, suppress=None,
      nanstr=None, infstr=None,
      formatter=None):
 """
 Set printing options.
 These options determine the way floating point numbers, arrays and
 other NumPy objects are displayed.
 Parameters
 ----------
 precision : int, optional
  Number of digits of precision for floating point output (default 8).
 threshold : int, optional
  Total number of array elements which trigger summarization
  rather than full repr (default 1000).
 edgeitems : int, optional
  Number of array items in summary at beginning and end of
  each dimension (default 3).
 linewidth : int, optional
  The number of characters per line for the purpose of inserting
  line breaks (default 75).
 suppress : bool, optional
  Whether or not suppress printing of small floating point values
  using scientific notation (default False).
 nanstr : str, optional
  String representation of floating point not-a-number (default nan).
 infstr : str, optional
  String representation of floating point infinity (default inf).
 formatter : dict of callables, optional

这里我们主要用到其中的两个属性：

设置precision来控制小数点后面最多显示的位数

设置suppress来取消使用科学计数法

2.1 简单示例

一个简单的利用set_printoptions的例子如下所示：

import numpy as np
a = np.random.random(3)
print('before set options: \n {}'.format(a))
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
print('after set options: \n {}'.format(a))
>>>
before set options: 
 [ 0.05856348 0.5417039 0.76520603]
after set options: 
 [ 0.059 0.542 0.765]

可以看到，设置了打印的options之后，打印下来的结果简洁了很多，绝大多数时候我们只需要观察简洁的打印结果，太过精确的结果反而会因为占位太长不易于观察

2.2完整示例

2.1的例子中存在的一个问题是，一旦我们在程序的某一行设置了printoptions之后，接下来所有的打印过程都会受到影响，然而有的时候我们并不希望如此，这个时候我们可以添加一个上下文管理器，只在规定的上下文环境当中设置我们需要的打印参数，其他地方仍然使用默认的打印参数，代码如下：

import numpy as np
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def printoptions(*args, **kwargs):
 original_options = np.get_printoptions()
 np.set_printoptions(*args, **kwargs)
 try:
  yield
 finally:
  np.set_printoptions(**original_options)
x = np.random.random(3)
y = np.array([1.5e-2, 1.5, 1500])
print('-----------before set options-----------')
print('x = {}'.format(x))
print('y = {}'.format(y))
with printoptions(precision=3, suppress=True):
 print('------------set options------------')
 print('x = {}'.format(x))
 print('y = {}'.format(y))
print('---------------set back options-------------')
print('x = {}'.format(x))
print('y = {}'.format(y))
>>>
-----------before set options-----------
x = [ 0.3802371 0.7929781 0.14008782]
y = [ 1.50000000e-02 1.50000000e+00 1.50000000e+03]
------------set options------------
x = [ 0.38 0.793 0.14 ]
y = [ 0.015  1.5 1500. ]
---------------set back options-------------
x = [ 0.3802371 0.7929781 0.14008782]
y = [ 1.50000000e-02 1.50000000e+00 1.50000000e+03]

上面的程序中，我们通过使用contextlib里面的contextmanager为函数set_printoptions设置了上下文，在执行with里面的代码之前，设置打印的参数为precison=3,suppress=True，当跳出with代码块的时候，将打印参数设置为原来默认的打印参数。

这篇python numpy格式化打印的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。