Как вывести полный массив NumPy без усечения?

Используйте numpy.set_printoptions:

import sys
import numpy
numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

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

Я предлагаю использовать НП.РСМД вместо `НП.Нань что предложили другие. Они оба работают для вашей цели, но, установив порог, чтобы "Бесконечность" это очевидно всем, читая ваш код, что вы имеете в виду. Имея порог " - а не число" и мне кажется немного расплывчатым.

Предыдущие ответы правильные, но как более слабая альтернатива вы можете преобразовать в список:

>>> numpy.arange(100).reshape(25,4).tolist()

[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21,
22, 23], [24, 25, 26, 27], [28, 29, 30, 31], [32, 33, 34, 35], [36, 37, 38, 39], [40, 41,
42, 43], [44, 45, 46, 47], [48, 49, 50, 51], [52, 53, 54, 55], [56, 57, 58, 59], [60, 61,
62, 63], [64, 65, 66, 67], [68, 69, 70, 71], [72, 73, 74, 75], [76, 77, 78, 79], [80, 81,
82, 83], [84, 85, 86, 87], [88, 89, 90, 91], [92, 93, 94, 95], [96, 97, 98, 99]]

Похоже, что вы используете numpy.

Если это так, вы можете добавить:

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

Это отключит печать углов. Для получения дополнительной информации смотрите этот учебник NumPy Tutorial.

Вот одноразовый способ сделать это, который будет полезен, если вы не хотите менять настройки по умолчанию:

def fullprint(*args, **kwargs):
  from pprint import pprint
  import numpy
  opt = numpy.get_printoptions()
  numpy.set_printoptions(threshold='nan')
  pprint(*args, **kwargs)
  numpy.set_printoptions(**opt)

Включает в 1.15 или новее

Если вы используете библиотеки numpy 1.15 (выпущенный 2018-07-23) или новее, вы можете использовать контекст printoptions менеджер:

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

(конечно, заменить включает купить НП, если это's, как вы импортировали включает в себя)

Использование контекста менеджер ("с" - "блок") гарантирует, что после того, как контекст-менеджера завершится, настройки печати вернуться к тому, что они были до того, как блок начал. Это обеспечивает параметр является временным, и применяется только для кода внутри блока.

Смотрите [и NumPy.документация printoptions] (https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.printoptions.html) для получения подробной информации о контексте менеджер и какие еще доводы он поддерживает.

С помощью контекстного менеджера Павел Цена sugggested

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)

a = np.arange(1001)

with fullprint():
    print(a)

print(a)

with fullprint(threshold=None, edgeitems=10):
    print(a)

и NumPy.savetxt

numpy.savetxt(sys.stdout, numpy.arange(10000))

или если необходимо строку:

import StringIO
sio = StringIO.StringIO()
numpy.savetxt(sio, numpy.arange(10000))
s = sio.getvalue()
print s

Формат вывода по умолчанию:

0.000000000000000000e+00
1.000000000000000000e+00
2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00
...

и его можно настроить с дальнейшие рассуждения.

Обратите внимание, в частности, как это не показывает квадратные скобки, и позволяет много настройки, как указано в: https://stackoverflow.com/questions/9360103/how-to-print-a-numpy-array-without-brackets/42046765#42046765

Проверена на Python 2.7.12, библиотеки numpy 1.11.1.

Это небольшая модификация (удален возможность передать дополнительные аргументы set_printoptions)из нэокответ.

Он показывает, как можно использовать contextlib.contextmanager легко создать такой файл contextmanager с меньшим количеством строк кода:

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)

В коде он может быть использован такой:

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)

В дополнение к этому ответить от максимального числа столбцов (так и NumPy.set_printoptions(порог=и NumPy.Нэн)), существует также ограничение символов, которые будут отображаться. В некоторых средах, как при вызове Python из Баш (а не интерактивные сессии), это может быть исправлено путем установки параметралинией` следующим образом.

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)

В этом случае, ваши окна должны ограничить количество символов для переноса строки.

Для тех, кто использует возвышенное текст и хочет увидеть результаты в окне вывода, вы должны добавить опцию строить в "word_wrap на" файла: false для возвышенного-построить [источник] .

Начиная с версии библиотеки numpy 1.16, дополнительные сведения см. В разделе билет на GitHub 12251.

from sys import maxsize
from numpy import set_printoptions

set_printoptions(threshold=maxsize)

Чтобы отключить его и вернуться в нормальный режим

np.set_printoptions(threshold=False)

Предположим, у вас есть массив NumPy

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

Если вы хотите напечатать весь массив в один путь (без переключения между НП.set_printoptions), но хочется чего-то проще (меньше кода), чем контекст менеджер, просто делать

for row in arr:
     print row 

Вы можете использовать array2string функция - docs.

a = numpy.arange(10000).reshape(250,40)
print(numpy.array2string(a, threshold=numpy.nan, max_line_width=numpy.nan))
# [Big output]

Вы выиграли'т хотите, чтобы все элементы напечатаны, особенно для больших массивов.

Простой способ, чтобы показать больше деталей:

In [349]: ar
Out[349]: array([1, 1, 1, ..., 0, 0, 0])

In [350]: ar[:100]
Out[350]:
array([1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1,
       1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1])

Он работает нормально, когда нарезанная массив < 1000 по умолчанию.

Если массив слишком большой, чтобы быть напечатаны, и NumPy автоматически пропускает центральной части массива и печатает только на углах: Чтобы отключить это поведение и вынудить numpy для печати весь массив, вы можете изменить параметры печати с помощью set_printoptions.

>>> np.set_printoptions(threshold='nan')

или

>>> np.set_printoptions(edgeitems=3,infstr='inf',
... linewidth=75, nanstr='nan', precision=8,
... suppress=False, threshold=1000, formatter=None)

Вы также можете обратиться к документация библиотеки numpy документация numpy для "или частью на" для получения дополнительной помощи.