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"
- Срезы в Numpy
- Конкатенация списков в Python
- Создание генераторов
- Создание новых функций с помощью functools.partial
- Аргумент по умолчанию
- Конкатенация строк в Python
- Освобождение памяти в Python
- Динамические маршруты во Flask
- Работа с необработанными строками
- Поиск анаграмм с Counter
- Python-dateutil — работа с датами
- Создание namedtuple из словаря
- Поиск индекса элемента в списке
- Структура данных deque в Python
- Функция zip() в Python
- Работа со слайсами
- Объединение словарей в Python 3.5+
- Работа с итераторами через срезы
- Переопределение метода
- Метод classmethod
- Импорт в Python: список all
- Циклы for в Python
- Поиск индекса элемента
- Распаковка аргументов в Python
- Python: отсутствие точек с запятыми
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Подсчет количества элементов в списке
- Создание матрицы в Python
- Функция all() в Python
- Генерация UUID в Python
- Работа с модулем glob в Python
- Регистрация на курсы SF Education
- Запуск внешних программ с subprocess
- Работа с словарями в Python
- Возврат нескольких значений
- Нан-рефлексивность в Python
- Проверка элементов списка условием
- Метод join() для объединения элементов строки
- Списки в Python
- Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
- Метод get() для словарей
- Обновление и получение данных в SQLite
- Работа с URL-адресами в Python
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
