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本篇文章给大家分享的是有关怎么在python中格式化打印numpy，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
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]以上就是怎么在python中格式化打印numpy，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。