


Wie kann das Abschneiden des NumPy-Array-Drucks verhindert werden?
Überwindung der Kürzung beim Drucken von NumPy-Arrays
Beim Drucken von NumPy-Arrays kommt es häufig zu abgeschnittenen Darstellungen, die den vollen Umfang der Daten verdecken. Diese Kürzung kann frustrierend sein, insbesondere wenn es um große oder komplexe Arrays geht. Glücklicherweise bietet NumPy eine Lösung für dieses Problem.
Um ein vollständiges NumPy-Array unabhängig von seiner Größe zu drucken, verwenden Sie die Funktion numpy.set_printoptions. Mit dieser Funktion können Sie die Druckeinstellungen anpassen, einschließlich des Schwellenwerts für das Abschneiden von Arrays.
import sys import numpy # Set the printing threshold to infinity numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
Indem Sie den Schwellenwert auf sys.maxsize setzen, weisen Sie NumPy effektiv an, das gesamte Array zu drucken, ohne es abzuschneiden. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie die vollständigen Daten anzeigen können und Informationsverluste vermieden werden.
Angenommen, Sie haben ein Array mit 10.000 Elementen:
>> numpy.arange(10000)
Abgeschnittene Ausgabe:
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
Vollständige Ausgabe nach dem Festlegen des Schwellenwerts:
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
Ähnlich gilt für ein mehrdimensionales Array: wie zum Beispiel eine Umformung mit 250 Zeilen und 40 Spalten:
>> numpy.arange(10000).reshape(250, 40)
Abgeschnittene Ausgabe:
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]])
Vollständige Ausgabe nach dem Festlegen des Schwellenwerts:
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]])
Von Durch Anpassen des Druckschwellenwerts können Sie ganz einfach den gesamten Inhalt Ihrer NumPy-Arrays anzeigen und so die Datenexploration und -analyse erleichtern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann das Abschneiden des NumPy-Array-Drucks verhindert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
