Python NumPy array2string方法用法及代碼示例

例子

基本用法

顯示 3 個小數位：

a = np.array([0.000005, 3.1416])
np.arraystring(a, precision=3)



'[5.000e-06 3.142e+00]'

要獲得未修複的 precision ，請傳遞 None ：

a = np.array([3.14, 3.1416])
np.arraystring(a, precision=None)



'[3.14   3.1416]'

指定max_line_width

默認情況下， max_line_width=75 ，這意味著每打印行最多可以有 75 個字符：

print(np.array([12, 34, 5]))



[12 34  5]

每行最多隻打印 7 個字符：

a = np.array([12, 34, 5])
np.arraystring(a, max_line_width=7)



'[12 34\n  5]'

這是您實際打印返回的字符串時看到的內容：

print(np.arraystring(a, max_line_width=7))



[12 34
  5]

指定suppress_small

要顯示小於 1e-4 的數字的所有小數位：

a = np.array([1e-5])
np.arraystring(a, suppress_small=True)



'[0.00001]'

suppress=False 的默認行為如下：

a = np.array([1e-5])
np.arraystring(a)



'[1.e-05]'

指定分隔符

要覆蓋單個空格的默認分隔符，請傳入 separator 參數：

a = np.array([3,4,5])
np.arraystring(a, separator="A")



'[3A4A5]'

指定抑製

要顯示小於 1e-4 的數字的所有小數位：

a = np.array([1e-5])
np.arraystring(a, suppress_small=True)



'[0.00001]'

suppress=False 的默認行為如下：

a = np.array([1e-5])
np.arraystring(a)



'[1.e-05]'

指定前綴和後綴

prefix 和 suffix 的長度用於向每行添加填充：

a = np.arange(5)
np.arraystring(a, max_line_width=15, prefix="BB", suffix="AAA")



'[0 1 2 3\n   4]'

這裏，每一行的格式如下：

prefix + array2string(a) + suffix

每行最多隻能容納15-len(prefix)-len(suffix)=10字符。 prefix 和 suffix 的實際內容根本不重要，因為它們不會被打印出來 - 隻有它們的長度很重要。

指定格式化程序

將所有布爾值 True 轉換為 1 並將 False 轉換為 "-1" 。

mapping = {
 "bool": lambda x: "1" if x else "-1"
}
a = np.array([True, False, True])
np.arraystring(a, formatter=mapping)



[1 -1 1]

這裏，請確保您在映射中返回一個字符串，否則將引發錯誤。

指定閾值

默認情況下， threshold=1000 ，這意味著將匯總具有 1000 個或更多值的數組：

a = np.arange(1500)
np.arraystring(a)



[   0    1    2 ... 1497 1498 1499]

這意味著小數組不會被匯總：

a = np.arange(7)
np.arraystring(a)



[0 1 2 3 4 5 6]

我們可以設置一個閾值，這樣即使是這些小數組也會被匯總：

a = np.arange(7)
np.arraystring(a,threshold=3)



'[0 1 2 ... 4 5 6]'

指定邊項目

默認情況下， edgeitems=3 ，這意味著當匯總值時，左側將顯示 3 個值，右側將顯示 3 個值：

a = np.arange(1500)
np.arraystring(a)



'[   0    1    2 ... 1497 1498 1499]'

我們可以通過設置我們自己的 edgeitems 來自定義它：

a = np.arange(1500)
np.arraystring(a, edgeitems=4)



'[   0    1    2    3 ... 1496 1497 1498 1499]'

指定標誌

要顯示正數的 + 符號：

a = np.array([np.inf, 3.14, -2])
np.arraystring(a, sign="+")



'[ +inf +3.14 -2.  ]'

要在正數前麵添加" "：

a = np.array([np.inf, 3.14, -2])
np.arraystring(a, sign=" ")



'[  inf  3.14 -2.  ]'

這裏很難看到，但添加了一個空格。

指定浮點數模式

固定的

要獲取具有相同小數位的浮點數(即默認為 8)：

a = np.array([5.05, 5.05001])
np.arraystring(a, floatmode="fixed")



'[5.05000000 5.05001000]'

獨特

要獲取具有最少小數位數的浮點數，以便唯一標識這些值：

a = np.array([5.05, 5.05001])
np.arraystring(a, floatmode="unique")



'[5.05    5.05001]'

請注意，這會忽略 precision 參數。

最大預測值

與 unique 相同，但浮點數最多可以有 precision ：

a = np.array([5.05, 5.052999])
np.arraystring(a, floatmode="maxprec", precision=4)



'[5.05  5.053]'

maxprec_equal

與 maxprec 相同，但浮點數都具有相同的 precision ：

a = np.array([5.05, 5.05001])
np.arraystring(a, floatmode="maxprec_equal")



'[5.05000 5.05001]'