上节中主要介绍了ndarray函数的创建，在示范用例中可以看到打印一个ndarray里面的内容可以直接使用print打印即可，但是有的时候，当矩阵过大时，直接使用print打印并不能将矩阵中的内容全部打印出来，例如

创建一个100*100的随机矩阵，代码如下：

import numpy as npa = np.arange(10000).reshape(100,100)
print(a)

运行结果如下：

[[   0    1    2 ...   97   98   99][ 100  101  102 ...  197  198  199][ 200  201  202 ...  297  298  299]...[9700 9701 9702 ... 9797 9798 9799][9800 9801 9802 ... 9897 9898 9899][9900 9901 9902 ... 9997 9998 9999]]

可以看到当矩阵过大时，并没有打印出每个元素的值，而是之打印出了每列的开始3个元素以及结束的3个像素，以及每行只打印出前3行和后3行，那么问题来了，当矩阵过大时，需要打印出全部矩阵的每个像素的值应该怎么打印？

这就需要用到numpy.set_printoptions()函数，该函数主要在使用print函数之前调用，主要设置数据精度，打印出的数组大小等等功能。

numpy.set_printoptions

在python中的官方文档可以查出其函数API：

numpy.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None, sign=None, floatmode=None, **kwarg)[source]

参数：

precision:可选项，元素的输出精度，默认情况下精度为8位

threshold:可选项，总的元素个数输出限制，默认为1000

edgeitems:可选项，默认情况下每个维度的开始和结束输出多少个，默认情况下为3，当矩阵中的元素数目超过threshold时，将按照ddgeitems中的值输出

linwitdh:可选项，每行的字符个数，默认为75

suppress:可选项，是否采用压缩方式，如果是True,使用定点计数法（fixed point notation）表示浮点数，如果为False,则使用科学技术法来表示浮点数，默认为Flase

nanstr:可选项,使用字符串来表示浮点数，默认为nan

infstr:可选项, 无穷大的浮点使用字符串来表示，默认为inf

sign:可选项，浮点类型的符号，如果是‘+'代表的是正数，‘’代表一个空格，‘-’代表负数

formatter:可选项，如果不为non，则代表着格式化输出格式。如果类型未指定，则按照默认的格式，可以设置的格式如下：

‘bool’
‘int’
‘timedelta’ : a numpy.timedelta64
‘datetime’ : a numpy.datetime64
‘float’
‘longfloat’ : 128-bit floats
‘complexfloat’
‘longcomplexfloat’ : composed of two 128-bit floats
‘numpystr’ : types numpy.string_ and numpy.unicode_
‘object’ : np.object_ arrays
‘str’ : all other strings

Other keys that can be used to set a group of types at once are:

‘all’ : sets all types
‘int_kind’ : sets ‘int’
‘float_kind’ : sets ‘float’ and ‘longfloat’
‘complex_kind’ : sets ‘complexfloat’ and ‘longcomplexfloat’
‘str_kind’ : sets ‘str’ and ‘numpystr’

floatmode ：控制浮点精度类型，主要由如下：

‘fixed’: Always print exactly precision fractional digits，始终精确打印浮点小数
‘unique’: Print the minimum number of fractional digits necessary：按照需要打印的小数点位数最小， precision 选项被忽略
maxprec’: Print at most precision fractional digits, 按照最多的小数点打印，即按照precision 设置的打印，如果该小数可以使用最小的位数能够代表自己唯一，则按照最小的位数打印，有可能打印的小数位数比precision设置的少
‘maxprec_equal’: Print at most precision fractional digits，按照最多的小数点打印，不会比precision设置的精度少，为默认值,在数组或者矩阵中，如果最多小数位小于precision，但是可以表示出唯一，将使用该小数位定义所有元素的精度。

legacy：可选项，如果设置了‘1.13’则代表了1.13传统打印模式(legacy mode)。如果设置了Flase,则禁止legacy模式 ,在该模式下浮点中的整数空格与0d 数组代表的不同的行为，其他不识别的字符串将被忽略，最新的版本为1.15.0

使用范例：

1：设置打印精度用例，将9位小数点的浮点设置打印成4位，最后一位四舍五入：

import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4)
print(np.array([1.123456789]))

运行结果：

[1.1235]

2：一维数组，10个元素，设置threshold为5个，此时打印按照edgeitems:的值默认为3，打印前3个和后3个：

import numpy as npnp.set_printoptions(threshold=5)
print(np.arange(10))

运行结果：

[0 1 2 ... 7 8 9]

3：采用压缩输出：

import numpy as npeps = np.finfo(float).eps
x = np.arange(4.)
b=x**2 - (x + eps)**2
print(b)
print("**************")
np.set_printoptions(suppress=True)
print(b)

运行结果：

[-4.93038066e-32 -4.44089210e-16  0.00000000e+00  0.00000000e+00]
**************
[-0. -0.  0.  0.]

4：输出格式设置用例：

import numpy as npnp.set_printoptions(formatter={'all':lambda x: 'int: '+str(-x)})
x = np.arange(3)
print(x)
print("**************")
np.set_printoptions()
print(x)

运行结果：

[int: 0 int: -1 int: -2]
**************
[0 1 2]

回到开头中的问题，将100*100的矩阵全部输出，代码为：

import numpy as npa = np.arange(10000).reshape(100,100)
np.set_printoptions(threshold=10000)
print(a)

运行结果，由于打印较多只截图一部分：

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