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"
- Создание пар из последовательностей
- Объединение списков в Python
- Создание списка через цикл
- Глубокое копирование объектов
- Условное добавление элементов в список
- Работа с модулем glob в Python
- Цикл for в Python
- Основы работы со списками
- Работа с файлами в Python
- Поиск самого частого элемента
- Компиляция регулярных выражений
- Изменение элемента списка
- Создание и использование модулей в Python
- Объединение словарей в Python
- Импортирование в Python
- Удаление файлов с shutil.os.remove()
- Подписка на каналы разработчиков
- Использование функции product
- Повторение элементов в Python
- Настройка вывода в Numpy
- Тестирование модели в PyTorch
- Лямбда-функции в Python
- Получение ID процесса
- Создание списка дат
- Изучение объектов с помощью dir()
- Копирование объектов в Python
- Использование super() в Python
- Передача аргументов в Python
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Конкатенация строк с join() в Python
- F-строки в Python 3.8
- Создание панели меню Tkinter
- Mad Libs Generator
- Удаление знаков препинания в Python
- Сравнение def и lambda в Python
- Работа с файлами в Python
- Операции с числами в Python
- Взаимодействие с внешними процессами в Python
- Метод title() в Python
- Тип CodeType в Python.
- Оператор walrus в Python
- Методы split() и join() — Python строк.
- Обработка исключений в Python 3
- Переименование файлов в Python
- Сглаживание списка
- Оформление кода по PEP 8
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Numpy: использование Ellipsis
- Сумма элементов списка
