np.arange参数设置

时间: 2024-01-04 21:04:41 浏览: 110

python-np.set-printoptions()用法总结.pdf

### Python中的np.set_printoptions()函数详解 #### 函数简介 `numpy.set_printoptions()`是Python中NumPy库提供的一项非常实用的功能，主要用于控制数组在打印时的显示格式。通过调整该函数的不同参数，可以方便地自定义数组的输出样式，从而让数据更加清晰、易于阅读。 #### 参数详解 `numpy.set_printoptions()`函数支持以下参数，这些参数可以帮助我们定制数组输出的具体细节： 1. **precision**：用于控制输出结果的小数点后位数，默认值为8。例如，如果设置`precision=2`，那么所有的浮点数将会被显示为两位小数。 ```python import numpy as np np.set_printoptions(precision=4) print(np.array([1.3434234234234])) # 输出：[1.3434] ``` 2. **threshold**：当数组元素数量过多时，此参数可以设置显示的最大元素数量，超出部分将用省略号表示。默认情况下，当数组元素的数量超过`threshold`值时，只显示前6个和最后6个元素。若希望始终显示所有元素，则可以设置`threshold`为`sys.maxsize`（需导入`sys`库）。 ```python import numpy as np import sys np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) print(np.array(range(1, 10000))) # 输出：[ 1 2 3 ... 9998 9999] ``` 3. **linewidth**：定义每行字符的最大数目，超过这个数目的字符将自动换行显示。这对于控制控制台或文件输出的美观性特别有用。 ```python import numpy as np np.set_printoptions(linewidth=50) print(np.array(range(1, 50))) # 输出： # [ 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] ``` 4. **suppress**：用于控制是否以科学计数法显示小数。当`suppress=True`时，将避免使用科学计数法，而当`suppress=False`时，则根据实际数值大小决定是否使用科学计数法。 ```python import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) print(np.array([0.0001, 1000000])) # 输出：[0.0001 1000000.] ``` 5. **formatter**：这是一个字典类型的参数，允许用户自定义特定类型数据的显示格式。可以通过`formatter`来指定如何显示特定的数据类型。 ```python import numpy as np np.set_printoptions(formatter={'float_kind':lambda x: '%.2f' % x}) print(np.array([0.0001, 1000000])) # 输出：[0.00 1000000.00] ``` 对于`formatter`的自定义，还可以更进一步地细化： ```python import numpy as np np.set_printoptions(formatter={'int':lambda x: 'int: ' + str(x), 'float':lambda x: 'float: ' + str(x)}) x = np.arange(3, dtype=float) print(x) # 输出：[float: 0.0 float: 1.0 float: 2.0] ``` #### 实例演示下面是一些具体的示例，帮助理解`numpy.set_printoptions()`函数的不同参数的效果。 1. **调整精度** ```python import numpy as np np.set_printoptions(precision=2) print(np.array([1.3434234234234])) # 输出：[1.34] ``` 2. **设置显示阈值** ```python import numpy as np np.set_printoptions(threshold=5) print(np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0])) # 输出：[1 2 3 4 5 ... 5 6 7 8 9] ``` 3. **更改行宽度** ```python import numpy as np np.set_printoptions(linewidth=20) print(np.array([20000, 100, 50, 25])) # 输出： # [20000 100 50 25] ``` 4. **禁止科学计数法** ```python import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) print(np.array([1e-10, -1e-10])) # 输出：[1.e-10 -1.e-10] ``` 5. **自定义格式** ```python import numpy as np np.set_printoptions(formatter={'all':lambda x: 'label: ' + str(x)}) x = np.arange(3) print(x) # 输出：[label: 0 label: 1 label: 2] ``` `numpy.set_printoptions()`是一个功能强大的工具，能够帮助我们根据实际需求灵活调整数组的显示格式，提高代码的可读性和易维护性。通过合理设置不同的参数选项，可以有效地改善数据的展示效果，使得数据分析和处理过程更为直观高效。

np.arange是NumPy库中的一个函数，用于创建一个等差数列。它的参数包括起始值、终止值和步长。具体的参数设置如下： np.arange(stop) - stop: 终止值，生成的数列不包括该值，默认起始值为0，步长为1。 np.arange(start, stop) - start: 起始值 - stop: 终止值，生成的数列不包括该值，默认步长为1。 np.arange(start, stop, step) - start: 起始值 - stop: 终止值，生成的数列不包括该值 - step: 步长

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