打印numpy数组的全部内容[重复]

Posted 2023-02-23

【中文标题】打印numpy数组的全部内容[重复]

【英文标题】：Printing FULL contents of numpy array [duplicate]

【发布时间】：2013-04-05 12:21:13

【问题描述】：

我正在使用 python 进行图像处理，我想输出一个变量，现在变量 b 是一个形状为 (200,200) 的 numpy 数组。当我做print b 时，我看到的只是：

array([[ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       ..., 
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]])

如何打印出这个数组的全部内容，将其写入文件或其他简单的东西，以便我可以查看全部内容？

【问题讨论】：

首先显示print type(b)的输出

等一下，是numpy数组吗？

【参考方案1】：

当然，您可以将数组的打印阈值更改为answered elsewhere：

np.set_printoptions(threshold=np.nan)

但根据您要查看的内容，可能有更好的方法来做到这一点。例如，如果您的数组确实如您所展示的那样大部分是零，并且您想检查它是否具有非零值，您可能会查看以下内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

In [1]: a = np.zeros((100,100))

In [2]: a
Out[2]: 
array([[ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       ..., 
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]])

更改一些值：

In [3]: a[4:19,5:20] = 1

而且看起来还是一样：

In [4]: a
Out[4]: 
array([[ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       ..., 
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]])

检查一些不需要手动查看所有值的东西：

In [5]: a.sum()
Out[5]: 225.0

In [6]: a.mean()
Out[6]: 0.022499999999999999

或绘制它：

In [7]: plt.imshow(a)
Out[7]: <matplotlib.image.AxesImage at 0x1043d4b50>

或保存到文件中：

In [11]: np.savetxt('file.txt', a)

【讨论】：

太棒了，np.savetxt 命令肯定会派上用场。谢谢。我尝试使用 .write 但它最终只是保存了上面显示的截断版本。

欢迎您@user2275931，欢迎来到Stack Overflow！如果这回答了您的问题，您可以单击它旁边的复选标记以“接受”答案。

@user2275931 很好，还请注意，np.savetxt 也采用各种格式选项。

【参考方案2】：

to_print = "\n".join([", ".join(row) for row in b])
print (to_print) #console

f = open("path-to-file", "w")
f.write(to_print) #to file

如果是 numpy 数组：Print the full numpy array

【讨论】：

是的，它是 numpy.ndarray

好的，这很有帮助，但是这个输出的结构是什么？每个 [ ] 向量都是单行，对吗？

是的（至少应该是:)）。尝试使用具有清晰元素模式的较小数组，例如[[1,2,3], [4,5,6]] 来理解结构。