Imprimer le tableau NumPy complet
Ce tutoriel présentera comment imprimer un tableau NumPy complet en Python.
Imprimer le tableau NumPy complet avec la fonction numpy.set_printoptions() en Python
Par défaut, si la longueur de notre tableau est énorme, Python tronquera la sortie lors de l’impression du tableau. Ce phénomène est illustré dans l’exemple de code ci-dessous.
import numpy as np
array = np.arange(10000)
print(array)
Production:
[ 0 1 2 ... 9997 9998 9999]
Dans le code ci-dessus, nous avons d’abord créé un tableau NumPy array qui contient des valeurs numériques de 0 à 9999 avec la fonction np.arange() en Python. Nous avons ensuite imprimé les éléments du tableau avec la fonction print(). Nous obtenons une sortie tronquée car le tableau est trop grand pour être affiché complètement.
Ce problème peut être résolu grâce à la fonction numpy.set_printoptions(). Il définit différents paramètres liés aux tableaux d’impression en Python. Nous pouvons utiliser le paramètre threshold de la fonction numpy.set_printoptions() à sys.maxsize pour imprimer le tableau NumPy complet. Pour utiliser la propriété sys.maxsize, nous devons également importer la bibliothèque sys. L’exemple de code suivant montre comment imprimer un tableau NumPy complet avec la fonction numpy.set_printoptions() et la propriété sys.maxsize en Python.
import sys
import numpy as np
array = np.arange(10001)
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
print(array)
Production:
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95
96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107
108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119
...
9912 9913 9914 9915 9916 9917 9918 9919 9920 9921 9922 9923
9924 9925 9926 9927 9928 9929 9930 9931 9932 9933 9934 9935
9936 9937 9938 9939 9940 9941 9942 9943 9944 9945 9946 9947
9948 9949 9950 9951 9952 9953 9954 9955 9956 9957 9958 9959
9960 9961 9962 9963 9964 9965 9966 9967 9968 9969 9970 9971
9972 9973 9974 9975 9976 9977 9978 9979 9980 9981 9982 9983
9984 9985 9986 9987 9988 9989 9990 9991 9992 9993 9994 9995
9996 9997 9998 9999 10000]
Dans le code ci-dessus, nous avons d’abord créé un tableau NumPy array qui contient des éléments de 0 à 10000 avec la fonction numpy.arange(). Nous définissons les options d’impression pour le tableau au maximum avec la fonction np.set_printoptions(threshold = sys.maxsize). Nous avons ensuite imprimé le tableau complet avec la simple fonction print() en Python.
Il existe une autre solution à notre problème qui implique uniquement l’utilisation de la bibliothèque NumPy. Nous pouvons spécifier le threshold à l’intérieur de la fonction numpy.set_printoptions() pour être égal à np.inf pour imprimer le tableau complet en Python. La propriété np.inf spécifie que le print() s’exécutera indéfiniment jusqu’à ce que tout le tableau soit imprimé. Voir l’exemple de code suivant.
import numpy as np
array = np.arange(10001)
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
print(array)
Production:
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95
96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107
108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119
...
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9924 9925 9926 9927 9928 9929 9930 9931 9932 9933 9934 9935
9936 9937 9938 9939 9940 9941 9942 9943 9944 9945 9946 9947
9948 9949 9950 9951 9952 9953 9954 9955 9956 9957 9958 9959
9960 9961 9962 9963 9964 9965 9966 9967 9968 9969 9970 9971
9972 9973 9974 9975 9976 9977 9978 9979 9980 9981 9982 9983
9984 9985 9986 9987 9988 9989 9990 9991 9992 9993 9994 9995
9996 9997 9998 9999 10000]
Nous définissons le paramètre threshold sur np.inf avec la fonction np.set_printoptions(). Nous avons ensuite imprimé le tableau complet avec la simple fonction print() en Python. Cette approche est préférée à la méthode précédente car cette approche ne nécessite que la bibliothèque NumPy.
Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.
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