Python numpy array2string用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.array2string 的用法。

用法:

numpy.array2string(a, max_line_width=None, precision=None, suppress_small=None, separator=' ', prefix='', style=<no value>, formatter=None, threshold=None, edgeitems=None, sign=None, floatmode=None, suffix='', *, legacy=None)

返回数组的字符串表示形式。

参数：

a： ndarray

输入数组。

max_line_width： 整数，可选

如果文本长于max_line_width.默认为numpy.get_printoptions()['linewidth'].

precision： int 或无，可选

浮点精度。默认为 numpy.get_printoptions()['precision'] 。

suppress_small： 布尔型，可选

将数字“very close” 以零表示为零；默认为假。非常接近由精度定义：如果精度为 8，例如，小于 5e-9 的数字(绝对值)表示为零。默认为 numpy.get_printoptions()['suppress'] 。

separator： str，可选

插入元素之间。

prefix： str，可选

suffix： str，可选

前缀和后缀字符串的长度分别用于对齐和包装输出。数组通常打印为：

prefix + array2string(a) + suffix

输出按前缀字符串的长度向左填充，并在 max_line_width - len(suffix) 列处强制换行。需要注意的是，输出中不包含前缀和后缀字符串的内容。

style： _NoValue，可选

没有效果，请勿使用。

formatter： 可调用的字典，可选

如果不是 None，则键应指示相应格式化函数适用的类型。可调用对象应返回一个字符串。未指定的类型(通过其相应的键)由默认格式化程序处理。可以设置格式化程序的各个类型是：

• ‘bool’

• ‘int’

• ‘timedelta’：一个 numpy.timedelta64

• ‘datetime’：一个 numpy.datetime64

• ‘float’

• ‘longfloat’：128 位浮点数

• ‘complexfloat’

• ‘longcomplexfloat’：由两个 128 位浮点数组成

• ‘void’ ：输入 numpy.void

• ‘numpystr’ ：类型 numpy.string_ 和 numpy.unicode_

可用于一次设置一组类型的其他键是：

• ‘all’：设置所有类型

• ‘int_kind’：设置‘int’

• ‘float_kind’：设置‘float’和‘longfloat’

• ‘complex_kind’：设置‘complexfloat’和‘longcomplexfloat’

• ‘str_kind’：设置‘numpystr’

threshold： 整数，可选

触发汇总而不是完整 repr 的数组元素总数。默认为 numpy.get_printoptions()['threshold'] 。

edgeitems： 整数，可选

每个维度开头和结尾处汇总的数组项数。默认为 numpy.get_printoptions()['edgeitems'] 。

sign： 字符串，“-”、“+”或“”，可选

控制浮点类型符号的打印。如果为“+”，则始终打印正值的符号。如果是‘’，总是在正值的符号位置打印一个空格(空白字符)。如果为“-”，则省略正值的符号字符。默认为 numpy.get_printoptions()['sign'] 。

floatmode： str，可选

控制解释精确浮点类型的选项。默认为numpy.get_printoptions()['floatmode'].可以取以下值：

• ‘fixed’：始终打印精确的小数位数，即使这会打印比唯一指定值所需的更多或更少的数字。

• ‘unique’：打印唯一表示每个值所需的最小小数位数。不同的元素可能有不同的位数。精度选项的值被忽略。

• ‘maxprec’：最多打印精度小数，但如果一个元素可以用更少的数字唯一表示，则只打印那么多。

• ‘maxprec_equal’：最多打印精度小数位数，但如果数组中的每个元素都可以用相同数量的更少位数唯一表示，则对所有元素使用那么多位数。

legacy： 字符串或False， 可选的

如果设置为字符串“1.13”，则启用 1.13 旧版打印模式。这通过在浮点数的符号位置包含一个空格和 0d 数组的不同行为来近似 numpy 1.13 打印输出。如果设置为 False，则禁用传统模式。无法识别的字符串将被忽略，并发出前向兼容性警告。

返回：

array_str： str

数组的字符串表示形式。

抛出：

TypeError

如果 formatter 中的可调用对象不返回字符串。

注意：

如果为某种类型指定了格式化程序，则该类型的精度关键字将被忽略。

这是一个非常灵活的函数； array_repr 和 array_str 在内部使用 array2string，因此具有相同名称的关键字在所有三个函数中应该具有相同的作用。

例子：

>>> x = np.array([1e-16,1,2,3])
>>> np.array2string(x, precision=2, separator=',',
...                       suppress_small=True)
'[0.,1.,2.,3.]'

>>> x  = np.arange(3.)
>>> np.array2string(x, formatter={'float_kind':lambda x: "%.2f" % x})
'[0.00 1.00 2.00]'

>>> x  = np.arange(3)
>>> np.array2string(x, formatter={'int':lambda x: hex(x)})
'[0x0 0x1 0x2]'