numpy显示矩阵所有元素

解决Python3.7矩阵打印问题

最新推荐文章于 2024-07-08 02:48:19 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-08 02:48:19 发布 · 5.7k 阅读

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本文介绍了一种在Python3.7中正确显示完整矩阵元素的方法，修正了使用numpy时的常见错误，将threshold设置为np.nan以避免运行时错误。

在某次处理矩阵时，需要到显示整个矩阵的元素，于是网上搜了下，发现国内的的不能用基本上都是
`import numpy as np
np.set_printoptions(threshold='nan')`
但是在python3.7会报错，上述代码得改成如下

```
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
```

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1361

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1424

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2 条评论

ewwerpm 2021.11.25
如何设置在pycharm里，一行显示80 个元素啊？我有一个80*80的图片，想把他的灰度值打印出来看看，现在一行只能显示20多个元素，矩阵的一行在pycharm里要分几行来显示，不好看

哦-是我 2021.07.21
threshold must be non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation

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numpy矩阵教程

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### 关于 NumPy 矩阵的使用教程 #### 什么是 NumPy 矩阵？ NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，它提供了强大的多维数组对象 `ndarray` 和一系列操作这些数组的功能。虽然 NumPy 提供了一个专门的矩阵类 (`matrix`)，但在现代版本中推荐使用普通的二维数组来代替专用的矩阵类。 #### 创建 NumPy 矩阵可以通过 `numpy.array()` 函数将 Python 列表或其他序列结构转换为 NumPy 数组形式。例如： ```python import numpy as np # 使用二维列表创建一个 2x3 的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(matrix) # 输出 [[1 2 3] [4 5 6]] ``` 上述代码展示了如何利用嵌套列表定义一个简单的矩阵[^2]。 #### 基本属性访问一旦创建了 NumPy 数组，可以轻松获取其形状、大小和其他基本信息： - `.shape`: 返回数组维度。 - `.size`: 返回总元素数量。 - `.dtype`: 查看数据类型。示例代码如下所示： ```python print(f"Shape of the matrix: {matrix.shape}") # Shape of the matrix: (2, 3) print(f"Size of the matrix: {matrix.size}") # Size of the matrix: 6 print(f"Dtype of elements: {matrix.dtype}") # Dtype of elements: int64 或者其他具体数值类型 ``` #### 矩阵运算 ##### 元素级乘法(Element-wise multiplication) 对于逐元素相乘的操作，在 NumPy 中可以直接应用算术运算符或者函数实现。比如下面的例子演示了两个相同尺寸矩阵之间的按位相乘过程[^1]: ```python a = np.array([[1, 0], [0, 1]]) b = np.array([[4, 1], [2, 2]]) element_wise_product = a * b print(element_wise_product) # Output: [[4 0][0 2]] ``` ##### 点积(Dot product) 当涉及到线性代数中的向量/矩阵间标准内积时，则需调用`.dot()`方法完成此任务: ```python c = np.dot(a,b) print(c) # 结果取决于输入的具体值 ``` 注意这里的结果会依据实际传入参数而变化. #### 转置(Transpose) 转置是指交换原矩阵行列位置形成新矩阵的过程。可通过`.T`属性快速获得给定矩阵的转置版: ```python transposed_matrix = matrix.T print(transposed_matrix) # 显示原始矩阵被翻转后的样子. ``` 以上就是有关 NumPy 矩阵的一些基础知识点介绍及其简单运用实例说明。