


Comment empêcher la troncature de l'impression du tableau NumPy ?
Surmonter la troncature dans l'impression de tableaux NumPy
Lors de l'impression de tableaux NumPy, il est courant de rencontrer des représentations tronquées, obscurcissant toute l'étendue des données. Cette troncature peut être frustrante, en particulier lorsqu'il s'agit de tableaux volumineux ou complexes. Heureusement, NumPy offre une solution à ce problème.
Pour imprimer un tableau NumPy complet, quelle que soit sa taille, utilisez la fonction numpy.set_printoptions. Cette fonction vous permet d'ajuster les paramètres d'impression, y compris le seuil de troncature des tableaux.
import sys import numpy # Set the printing threshold to infinity numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
En définissant le seuil sur sys.maxsize, vous demandez effectivement à NumPy d'imprimer l'intégralité du tableau sans le tronquer. Cela garantit que vous pouvez afficher l'intégralité des données, évitant ainsi toute perte d'informations.
Supposons que vous ayez un tableau de 10 000 éléments :
>> numpy.arange(10000)
Sortie tronquée :
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
Sortie complète après avoir défini le seuil :
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
De même, pour un tableau multidimensionnel, tel que un remodelé pour avoir 250 lignes et 40 colonnes :
>> numpy.arange(10000).reshape(250, 40)
Sortie tronquée :
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]])
Sortie complète après avoir défini le seuil :
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]])
En ajustant le seuil d'impression, vous pouvez facilement visualiser l'intégralité du contenu de vos tableaux NumPy, facilitant ainsi l'exploration et l'analyse des données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
