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"
- UserString в Python
- Оператор walrus в Python
- Преобразование в float
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Работа с путями в Python
- Циклы for в Python
- Виртуальное окружение Python
- Удаление элемента по индексу
- Вывод букв строки в Python
- Метод bool() в Python
- Функция с **kwargs в Python
- Метод invert для побитового отрицания
- Ускорение обработки данных с %autoawait
- Область видимости переменных
- Логические значения в Python
- Использование эмодзи в Python
- Сравнение def и lambda-функций
- Импорт объектов из модулей
- Дизассемблирование Python кода
- Декораторы в Python
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Функции any() и all() в Python
- Печать месячного календаря
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Основные операции с Numpy
- Преобразование символов с помощью map
- Установка и использование pyshorteners
- Декораторы в Python
- Избегайте изменяемых аргументов
- Операции со строками в Python
- Numpy: использование Ellipsis
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Замена текста в Python
- Списки: объединение, изменение
- Список переменных в Python
- inspect в Python: анализ кода
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Управление сессиями в Python
- Перезагрузка оператора в Python
- Компиляция регулярных выражений
- Выражения-генераторы в Python
- Метод __call__ в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Функция enumerate() в Python
- Создание лямбда-функций
- Оптимизация создания строк
