Курс Python → Настройка вывода NumPy
Библиотека NumPy (Numerical Python) является одной из наиболее популярных библиотек для работы с массивами данных в Python. Она предоставляет множество удобных функций для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многим другим. Однако, при выводе данных из массивов NumPy, форматирование может быть не самым удобным и красивым. Часто вывод выглядит не очень читабельно, особенно при большом количестве элементов.
Для управления выводом данных из массивов NumPy существует метод set_printoptions(). Этот метод позволяет настроить различные параметры вывода данных, такие как количество отображаемых цифр после запятой, количество обрезаемых элементов в массиве, количество элементов в начале и в конце каждой размерности массива и другие.
import numpy as np
# Установка параметров вывода данных
np.set_printoptions(precision=4, threshold=5, edgeitems=2, linewidth=80, suppress=True, nanstr='NaN', infstr='inf')
# Пример массива NumPy
arr = np.array([1.23456789, 2.3456789, 3.456789, 4.56789, 5.6789, 6.789])
# Вывод массива с установленными параметрами
print(arr)
В приведенном примере мы импортируем библиотеку NumPy, устанавливаем параметры вывода с помощью метода set_printoptions() и создаем массив NumPy. Затем мы выводим этот массив с установленными параметрами, что позволяет нам контролировать форматирование вывода данных.
Используя метод set_printoptions() вы можете легко настроить вывод данных из массивов NumPy так, чтобы он соответствовал вашим потребностям и был более читабельным. Это особенно полезно при работе с большими массивами данных, когда важно иметь четкое представление о содержимом массива.
Другие уроки курса "Python"
- Метод __imod__ для Python
- Декораторы в Python
- Хеширование паролей с солью
- Роль запятой в Python
- Метод split() для разделения строк
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Добавление элемента к кортежу
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Управление User-Agent в Python
- Преобразование чисел в слова
- Функции all() и any() в Python
- Преобразование данных в Python
- Библиотека Rich: форматирование текста
- Распаковка элементов последовательности
- Функция enumerate() в Python
- Вычисление логарифмов в Python
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Python Аргументы по умолчанию
- Работа с датой и временем в Python
- Операция += для списков
- Переопределение метода __and__
- Подписка на SelectelNews в Twitter
- Преобразование данных в Python
- Округление в Python
- Списковый компрехеншен.
- Удаление элемента по индексу в Python
- Передача аргументов в Python
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Логирование с Loguru
- Конкатенация строковых литералов
- Работа с изменяемыми списками
- Искажение имен в Python
- Функция product() в Python
- Работа с itertools
- Форматирование строк в Python
- Оператор match в Python
- Поиск подстроки в строке
- Работа с NumPy
- Итераторы с потерямиZIP
- Метод split() в Python
- Сортировка в Python
- Получение значений из словарей
- Переменная с нижним подчеркиванием
- Метод join для объединения строк
- Сортировка HTML по CSS-селектору
- Логирование с Loguru
