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1.pythonはtensor、numpy、pandaの出力を省略しません
1.1 テンソル
トーチがテンソルを出力するとき、省略記号で中間値をスキップしないですべて出力するように指定する方法:
import torch
torch.set_printoptions(threshold=np.inf)
1.2 ナンピー
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
1.3パンダ
import pandas as pd
import numpy as np
# 读入数据
# file=pd.read_csv('xx/xx.csv')
# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns',None)
# 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows',None)
# print(file)
2. ターミナルで numpy 配列を出力するときは改行を避ける
端末で配列を印刷するnumpyときに行の折り返しを回避したい場合は、numpyライブラリのset_printoptions()関数を使用して印刷オプションを設定できます。具体的には、次のコードで線の長さを無限長に設定できます。
import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=np.inf)
このようにして、各行の配列要素を強制的に折り返さずに端末に完全に表示できます。行の長さが非常に長い場合でも、端末の制限により改行が発生する可能性があることに注意してください。
サンプルコード
import numpy as np
# 生成一个5*10的随机numpy数组
arr = np.random.rand(5, 10)
# 根据第7列的元素进行排序
sorted_indices = np.argsort(arr[:, 6])
sorted_arr = arr[sorted_indices]
np.set_printoptions(linewidth=np.inf)
print(arr)
print("--------------------------------------------------")
print(sorted_arr)
端末表示
[[0.53314666 0.35818599 0.59959925 0.88474035 0.95127956 0.97831137 0.46238493 0.78752953 0.83468549 0.67344474]
[0.87146505 0.48066711 0.48043843 0.73656315 0.5832972 0.60851666 0.83613473 0.20333798 0.5285668 0.91508689]
[0.44630399 0.36273763 0.74271366 0.0736185 0.15834205 0.21510501 0.32342147 0.32050069 0.59226777 0.24213576]
[0.66495676 0.1029413 0.95818064 0.20183019 0.73862478 0.59040146 0.914301 0.0908743 0.94314664 0.72390731]
[0.28262758 0.21237755 0.49626219 0.60756675 0.54575291 0.08104765 0.31249599 0.08567969 0.29187514 0.87043817]]
--------------------------------------------------
[[0.28262758 0.21237755 0.49626219 0.60756675 0.54575291 0.08104765 0.31249599 0.08567969 0.29187514 0.87043817]
[0.44630399 0.36273763 0.74271366 0.0736185 0.15834205 0.21510501 0.32342147 0.32050069 0.59226777 0.24213576]
[0.53314666 0.35818599 0.59959925 0.88474035 0.95127956 0.97831137 0.46238493 0.78752953 0.83468549 0.67344474]
[0.87146505 0.48066711 0.48043843 0.73656315 0.5832972 0.60851666 0.83613473 0.20333798 0.5285668 0.91508689]
[0.66495676 0.1029413 0.95818064 0.20183019 0.73862478 0.59040146 0.914301 0.0908743 0.94314664 0.72390731]]