python打印数组变量_Python打印输出数组中全部元素
学习Python的⼈都知道数组是最常⽤的的数据类型，为了保证程序的正确性，需要调试程序。
因此，需要在程序中控制台中打印数组的全部元素，如果数组的容量较⼩，例如 只含有10个元素，采⽤print命令或print函数可以答应出数组中的每个元素；
如果数组的容量过⼤，只能打印出数组的部分元素，打印结果只包含开始部分元素和结尾部分元素，中间元素省略。省略的部分不利于程序的调试；
因此，为了⽅便调试程序，需要将数组中的元素全部打印出来。
1. 少量元素情况
#打印数组中的元素
import numpy as np
a = np.array(6)
print a
程序结果为：
[0 1 2 3 4 5]
2. ⼤量元素情况
python格式化输出format可以采⽤ set_printoptions(threshold='nan')
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.NaN)
print np.arange(100)
print np.arange(100).reshape(10, 10)
结果为：
[ 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]
[[ 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]]
当array⾥⾯的存放的数据维度过⼤时，在控制台会出现不能将array完全输出的情况，中间部分的结果会⽤省略号打印出来。这时就需要⽤到numpy⾥⾯的set_printoptions()⽅法
我们来看⼀下 set_printoptions ⽅法的简单说明
set_printoptions(precision=None,
threshold=None,
edgeitems=None,
linewidth=None,
suppress=None,
nanstr=None,
infstr=None,
formatter=None)
precision：输出结果保留精度的位数
threshold:array数量的个数在⼩于threshold的时候不会被折叠
edgeitems：在array已经被折叠后，开头和结尾都会显⽰edgeitems个数
formatter：这个很有意思，像python3⾥⾯str.format()，就是可以对你的输出进⾏⾃定义的格式化
举例：
precision:
np.set_printoptions(precision=4)
print(np.array([1.23456789]))
>> [ 1.2346] # 最后进位了
threshold:
np.set_printoptions(threshold=10)
print(np.arange(1, 11, 1)) # np.arange(1, 11, 1)⽣成出来是[1-10],10个数
>> [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
np.set_printoptions(threshold=9)
print(np.arange(1, 11, 1))
>> [ 1 2 3 ..., 8 9 10]
edgeitems:
np.set_printoptions(threshold=5)
print(np.arange(1, 11, 1))
>> [ 1 2 3 ..., 8 9 10]
np.set_printoptions(threshold=5, edgeitems=4)
print(np.arange(1, 11, 1))
>> [ 1 2 3 4 ..., 7 8 9 10]
formatter
np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: 'int: ' + str(-x)})
print(np.arange(1, 5, 1))
>> [int: -1 int: -2 int: -3 int: -4]
这个formatter是⼀个可调⽤的字典，'all'是其中⼀个key，表⽰⾥⾯的x可以包含所有type，还有其他key，具体可以在源码⾥⾯查看最后如果只想在代码中的某⼀部分使⽤⾃定义的printoptions，那么可以通过再次调⽤np.set_printoptions()这个⽅法来进⾏reset
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