Numpy set_printoptions函数用法

2023-10-23 10:37:23 浏览数 (1)

Numpy是Python中常用的数值计算库，我们经常需要用到Numpy来打印数值，查看结果。为了能精确地控制Numpy打印的信息，Numpy提供了set_printoptions 函数，包含数个参数，能满足数值打印的需要。

这里以iPython中操作作为示例，从浅入深，一步步地探索set_printoptions提供的功能，如何来满足我们的打印需求。

precision

首先用Numpy创建一个float64 类型的np.ndarray，并打印数值：

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In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.random.rand(3)

In [3]: print(a)
[0.63039295 0.09185505 0.02203224]

可以看到输出的float数组保留了8位小数位，这是因为Numpy默认的设置是显示8位小数位。 如果只想显示2位小数位，该怎么操作呢？ 这时候就需要用到set_printoptions的precsion的选项了，它就是用来控制显示的小数位：

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In [4]: np.set_printoptions(precision=4)

In [5]: print(a)
[0.6304 0.0919 0.022 ]

可以看到通过设置precsion=4，显示的数组输出保留4位小数。

⚠️需要注意的是，这个设置对float类型的数值无效：

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In [14]: a = np.random.rand()

In [15]: type(a)
Out[15]: float

In [16]: print(a)
0.40944018143470295

In [17]: np.set_printoptions(precision=4)

In [18]: print(a)
0.40944018143470295

所以使用时注意类型是np.ndarray还是float。

suppress

假设我们需要获取一组很小的数值，并且需要显示结果：

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In [2]: a = np.random.rand(3) * 1e-5

In [3]: print(a)
[9.49522547e-06 4.55101001e-06 4.01284118e-06]

可以看到打印时用了科学计数法。 有没有办法不使用科学计数法呢，set_printoptions提供了suppress参数，将其设置为True，就会禁用科学计数法：

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In [4]: np.set_printoptions(suppress=True)

In [5]: print(a)
[0.0000095  0.00000455 0.00000401]

suppress 参数有一个例外情况，就是对于整数部分大于8位的，即使设置suppress=True ，仍然会显示科学计数法：

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In [8]: a = np.random.rand(3) * 1e10

In [9]: print(a)
[9.35772525e 09 4.14513333e 09 4.59176775e 09]

In [10]: a = np.random.rand(3) * 1e8

In [11]: print(a)
[37984517.91633694 87748330.34519586 21101693.42416701]

In [12]: a = np.random.rand(3) * 1e9

In [13]: print(a)
[4.46826342e 08 5.17327105e 08 9.07218130e 08]

那有没有办法解决这个问题呢？这里就需要用到set_printoptions 提供的另一个参数formatter。

formatter

formatter接受一个dict类型的参数，其中dict的key表示参数的类型，而dict的value则是一个函数或者format字符串，表示如何对对应的类型进行打印。

举个简单的例子，我想在所有float类型的数组的每个元素后面加一个字母f:

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In [21]: a = np.random.rand(3)

In [22]: np.set_printoptions(precision=4, formatter={'float': lambda x: str(x)   'f'})

In [23]: print(a)
[0.6925034861246904f 0.0613911477046164f 0.3348313234151774f]

formatter参数是个dict，key是“float”，表示对float类型的数组进行操作，value是一个lambda函数，将输入转换为str字符串再加一个f。

在这里也可以看到，np.float64数组中元素的实际长度是16位小数。默认显示的8位数值只是它的一个近似。

除了lamda函数外，也可以用Python的format格式函数来作为formatter参数dict的value：

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In [33]: a = np.random.rand(3)

In [34]: np.set_printoptions(formatter={'float': '{:.2f}'.format})

In [35]: print(a)
[0.70 0.91 0.82]

可以看到，这里可以用f-string和format函数中使用的语法格式，对于用惯f-string的小伙伴来说，以这种方式来控制显示格式简直太舒服了。

关于python format的语法，可以参考我之前写的教程。

另外需要注意，设置formatter后，会覆盖precision参数，也就是显示多少位数以formatter中设置为准:

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In [25]: a = np.random.rand(3)

In [26]: np.set_printoptions(precision=4, formatter={'float': lambda x: str(x)   'f'})

In [27]: print(a)
[0.1604388367489663f 0.6047908263355061f 0.1645621828526913f]

根据Numpy 文档，formatter支持的类型包括下面这些：

  • ‘bool’
  • ‘int’
  • ‘timedelta’ : a numpy.timedelta64
  • ‘datetime’ : a numpy.datetime64
  • ‘float’
  • ‘longfloat’ : 128-bit floats
  • ‘complexfloat’
  • ‘longcomplexfloat’ : composed of two 128-bit floats
  • ‘numpystr’ : types numpy.bytes_ and numpy.str_
  • ‘object’ : np.object_ arrays
  • ‘all’ : sets all types
  • ‘int_kind’ : sets ‘int’
  • ‘float_kind’ : sets ‘float’ and ‘longfloat’
  • ‘complex_kind’ : sets ‘complexfloat’ and ‘longcomplexfloat’
  • ‘str_kind’ : sets ‘numpystr

好了，说了这么多，那回到上面的问题，到底该怎么控制整数位大于8的float数组不用科学计数法呢？有了formatter参数，就很简单了：

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In [36]: a = np.random.rand(3) * 1e10

In [37]: np.set_printoptions(formatter={'float': '{:.8f}'.format})

In [38]: print(a)
[7694883457.28612423 864845466.08411431 6505022487.23314571]

使用format格式语言轻松完成。

有些时候，数组中的元素长度各不相同，打印时要么对不齐不好查看，要么自动转换为科学计数法也不好分析，利用formatter能够显示对齐的数值，大大方便了数据查看：

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In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array(
   ...: [[1,  -1000, 2222222222.33333333],
   ...: [233, 240.03333333333333333333333333, 8.0],
   ...: [1.0, 2.0, 3.0]]
   ...: )

In [3]: print(a)
[[ 1.00000000e 00 -1.00000000e 03  2.22222222e 09]
 [ 2.33000000e 02  2.40033333e 02  8.00000000e 00]
 [ 1.00000000e 00  2.00000000e 00  3.00000000e 00]]

In [4]: np.set_printoptions(formatter={'float': '{:>20.8f}'.format})

In [5]: print(a)
[[          1.00000000       -1000.00000000  2222222222.33333349]
 [        233.00000000         240.03333333           8.00000000]
 [          1.00000000           2.00000000           3.00000000]]

这里利用了>N的format语法，向右对齐。

threshold和edgeitems

假如我们有一个很大的数组(1024x4)，打印时默认只显示开始三行和最后三行：

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In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.random.rand(1024, 4)

In [3]: print(a)
[[0.5159347  0.06396333 0.18446106 0.06163127]
 [0.96894042 0.278889   0.25117021 0.9757328 ]
 [0.42980522 0.44724705 0.89322128 0.19697129]
 ...
 [0.31956847 0.4790065  0.45595315 0.98816687]
 [0.35240443 0.44400784 0.76815952 0.18499155]
 [0.33888548 0.50811964 0.32341108 0.98617324]]

这是因为Numpy默认设置，当数组的元素个数大于1000时，就会只显示开头和结尾部分。

如果想多显示一些数据，看更多内容，该怎么操作呢？ set_printoptions提供了threshold参数，用于控制多少个元素后显示部分，另一个参数edgeitems,控制显示缩略部分的行数。

因此可以修改这两个参数，修改显示效果：

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In [4]: np.set_printoptions(edgeitems=5)

In [5]: print(a)
[[0.5159347  0.06396333 0.18446106 0.06163127]
 [0.96894042 0.278889   0.25117021 0.9757328 ]
 [0.42980522 0.44724705 0.89322128 0.19697129]
 [0.41831831 0.32864348 0.9599147  0.04244498]
 [0.17307071 0.70541496 0.12485861 0.68987846]
 ...
 [0.36880553 0.66404444 0.12623872 0.32754608]
 [0.53076768 0.76770867 0.36680954 0.58596153]
 [0.31956847 0.4790065  0.45595315 0.98816687]
 [0.35240443 0.44400784 0.76815952 0.18499155]
 [0.33888548 0.50811964 0.32341108 0.98617324]]

linewidth

linewidth参数用来控制一行显示多少个字符，默认是75，通过修改这个参数，能在一行显示更多数据：

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n [3]: import numpy as np

In [4]: a = np.random.rand(1024,6)

In [5]: np.set_printoptions(precision=16)

In [6]: print(a)
[[0.6151590922948798 0.8394381715187383 0.1287492144726177
  0.432486748198503  0.008210600687992  0.5251777687645207]
 [0.8986836534319551 0.5275521098334796 0.1275787604074625
  0.2088067024068581 0.9728215202746345 0.0222310180458779]
 [0.1919751621010076 0.7593251629630882 0.2216025287318845
  0.1693395870716256 0.0447174013709218 0.2669167788671162]
 ...
 [0.2056367250351134 0.1961953658298233 0.6844119224272207
  0.396808314963211  0.2270659358855954 0.1694468143457141]
 [0.0404784779577213 0.977932794679906  0.319154876583544
  0.6301954893143036 0.4533581710958777 0.4980767389069806]
 [0.5722796781670568 0.8683487818109435 0.819417328117305
  0.5286251921005498 0.2252964609019765 0.7439441509500194]]

In [7]: np.set_printoptions(linewidth=150)

In [8]: print(a)
[[0.6151590922948798 0.8394381715187383 0.1287492144726177 0.432486748198503  0.008210600687992  0.5251777687645207]
 [0.8986836534319551 0.5275521098334796 0.1275787604074625 0.2088067024068581 0.9728215202746345 0.0222310180458779]
 [0.1919751621010076 0.7593251629630882 0.2216025287318845 0.1693395870716256 0.0447174013709218 0.2669167788671162]
 ...
 [0.2056367250351134 0.1961953658298233 0.6844119224272207 0.396808314963211  0.2270659358855954 0.1694468143457141]
 [0.0404784779577213 0.977932794679906  0.319154876583544  0.6301954893143036 0.4533581710958777 0.4980767389069806]
 [0.5722796781670568 0.8683487818109435 0.819417328117305  0.5286251921005498 0.2252964609019765 0.7439441509500194]]

可以看到，增加linewidth到150后，以前一行显示不了的数据现在可以在一行上显示了。

nanstr和infstr

nanstr和infstr参数用来控制nan和inf数值的显示字符，默认是nan和inf，如果好奇想修改的话，可以设置对应的参数：

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In [12]: a = np.array([np.nan, np.inf])

In [13]: print(a)
[nan inf]

In [14]: np.set_printoptions(nanstr='非数', infstr='∞')

In [15]: print(a)
[非数  ∞]

有点好玩，但建议别修改，不然别人不知道你在do what

numpy set 函数 数据 数组

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