Курс Python → Настройка вывода в Numpy
Библиотека Numpy предоставляет мощные инструменты для работы с массивами и матрицами в Python. Однако, при выводе результатов операций на экран, часто возникает проблема нечитаемого и непонятного формата вывода. Для управления этим выводом и улучшения его читаемости существует метод set_printoptions.
Метод set_printoptions принимает несколько аргументов, позволяющих настроить вывод по своему усмотрению. Например, аргумент precision позволяет указать количество отображаемых цифр после запятой. По умолчанию это значение равно 8. Другой аргумент, threshold, позволяет задать количество элементов в массиве, при достижении которого происходит обрезание вывода.
Дополнительно, с помощью аргумента edgeitems можно настроить количество выводимых элементов в начале и в конце каждой размерности массива. По умолчанию это значение равно 3. Аргумент linewidth определяет количество символов в строке, после которых происходит перенос. Значение по умолчанию — 75.
Еще один важный аргумент suppress, если установлен в True, не будет выводить маленькие значения в scientific notation. Это может быть полезно при работе с большими массивами данных. Есть также возможность настроить строковое представление для NaN и inf значений с помощью аргументов nanstr и infstr соответственно.
import numpy as np
# Настройка вывода с помощью set_printoptions
np.set_printoptions(precision=4, threshold=5, edgeitems=2, linewidth=80, suppress=True, nanstr='N/A', infstr='Infinity')
# Пример вывода массива с установленными опциями
arr = np.arange(10)
print(arr)
Приведенный выше пример демонстрирует настройку вывода массива с использованием метода set_printoptions. Установлены опции для отображения 4 знаков после запятой, обрезание при 5 элементах, вывод по 2 элемента в начале и в конце каждой размерности, перенос строк после 80 символов, подавление маленьких значений в scientific notation, а также замена NaN и inf значений на N/A и Infinity соответственно.
Другие уроки курса "Python"
- Форматирование вывода списков
- Вложенные функции в Python
- Упрощенный вывод данных в Python
- Работа с Path в Python
- Antigravity модуль
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Декораторы в Python
- Измерение времени выполнения кода с помощью time
- Глобальные переменные в Python
- Декораторы в Python
- Оператор is в Python
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Анонимные функции Lambda
- Экранирование символов в Python
- Конвертация изображений в PDF
- Вызов функций по строке в Python.
- Реализация операции -= для пользовательского класса
- Очистка строки в Python
- Расширение информации об ошибке в Python
- Работа с PosixPath() в Python
- Установка пакета в Python
- Перемешивание списка с shuffle()
- Установка и обучение ChatterBot
- Работа с каталогами в Python
- Работа с аргументами командной строки
- Тестирование модели в PyTorch
- Гибкие функции Python
- Отправка POST запроса на сервер.
- Генераторные функции в Python
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Сравнение строк в Python
- Изменение элемента списка
- Оператор «is not» в Python
- Форматирование строк в Python
- Генерация UUID в Python
- Функция enumerate в Python
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Именованные аргументы в Python
- Управление виртуальными средами в Python
- Создание графиков в терминале
- Проверка строки на палиндром
- Numpy: объединение массивов
- Lambda Functions in Python
- Создание Telegram-бота на Python
- Работа с enumerate()
