Imprimer joliment un tableau NumPy sans notation scientifique et avec une précision donnée
Lors de l'impression de tableaux NumPy de flotteurs, cela donne souvent plusieurs décimales et utilise un format scientifique, ce qui le rend difficile à lire, en particulier pour les tableaux de faible dimension. Étant donné que les tableaux NumPy doivent être imprimés sous forme de chaînes, cela soulève la question de trouver une solution à ce problème.
L'utilisation de numpy.set_printoptions vous permet de définir la précision souhaitée pour votre sortie. En définissant cette option, vous pouvez contrôler le nombre de décimales affichées.
Pour améliorer encore la lisibilité, vous pouvez désactiver la notation scientifique à l'aide de l'option de suppression. Cela garantit que les petits nombres sont affichés en notation standard.
import numpy as np x = np.random.random(10) print(x) # [ 0.07837821 0.48002108 0.41274116 0.82993414 0.77610352 0.1023732 # 0.51303098 0.4617183 0.33487207 0.71162095] np.set_printoptions(precision=3) print(x) # [ 0.078 0.48 0.413 0.83 0.776 0.102 0.513 0.462 0.335 0.712]
y = np.array([1.5e-10, 1.5, 1500]) print(y) # [ 1.500e-10 1.500e+00 1.500e+03] np.set_printoptions(suppress=True) print(y) # [ 0. 1.5 1500. ]
Si vous utilisez NumPy version 1.15.0 ou ultérieure, vous pouvez tirer parti du gestionnaire de contexte numpy.printoptions pour une application localisée de l'impression. choix. Dans le contexte, les paramètres d'impression souhaités sont appliqués, mais reviennent aux paramètres par défaut à l'extérieur.
x = np.random.random(10) with np.printoptions(precision=3, suppress=True): print(x) # [ 0.073 0.461 0.689 0.754 0.624 0.901 0.049 0.582 0.557 0.348]
Pour éviter que les zéros ne soient supprimés à la fin des flottants, vous pouvez utiliser le paramètre formateur dans np.set_printoptions. Ce paramètre permet de spécifier une fonction de format pour chaque type de données.
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.3f}'.format}) print(x) # Output: [ 0.078 0.480 0.413 0.830 0.776 0.102 0.513 0.462 0.335 0.712]
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