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Numpyは、科学計算を行うために使用されるPythonパッケージです。 高性能の多次元配列と、それらを操作するために必要なツールを提供します。 NumPy配列は、(同じタイプの)値のグリッドにインデックスを付ける正の整数のタプルです。 Numpy配列はすばやく簡単に把握でき、ユーザーは膨大な配列にわたって計算を行うことができます。

NumPyには、さまざまな状況で使用できるさまざまなメソッドがあります。 Set_printoptions()は、数値範囲ベースの関数の例です。 Pythonのset_printoptions()関数は、浮動小数点数、配列、およびその他のNumPyオブジェクトの出力方法を制御するために使用されます。 set_printoptions()メソッドについては、この記事の例を使用して詳細に説明します。

PythonのSet_printoptions()メソッドとは何ですか?

浮動値の精度の設定など、Pythonのnumpy.set_printoptions()メソッドを使用してカスタム印刷オプションを取得できます。

配列内の各エントリを正確な桁数で表示するには、numpy.set_printoptions(precision = None、suppress = None)を呼び出します。 表示時に科学的記数法を無効にするには、suppressをTrueに設定します。 NumPyはデフォルトで最大8桁の精度を使用し、科学的記数法は抑制されません。

Set_printoptions()メソッドの構文は何ですか?

set_printoptions()メソッドの構文を以下に示します。

set_printoptions()メソッドの構文には、次のパラメーターがあります。

  • 精度: このパラメーターのデフォルト値は8で、これは精度の桁数を反映しています。
  • しきい値: 完全なreprの代わりに、これは要約をトリガーする配列メンバーの総数を反映します。 これは、デフォルトの値が1000のオプションのフィールドです。
  • エッジアイテム: これは、各次元の開始時と終了時の配列オブジェクトの総数を反映しています。 これはオプションの3桁のフィールドです。
  • 抑制: ブール値が必要です。 Trueの場合、関数は常に固定小数点表記を使用して浮動小数点整数を出力します。 現在の精度でゼロに等しい数値は、この状況ではゼロとして出力されます。 最小の絶対値が<1e-4であるか、最小に対する最大の絶対値の比率が> 1e3である場合、Falseの場合は科学的記数法が使用されます。 これは、デフォルト値がFalseのオプションのパラメーターでもあります。

set_printoptionsメソッドの構文と操作の基本を理解したので、次にいくつかの例を見てみましょう。 提供されている例は、set_printoptions()メソッドを使用してnumpy配列を正確に出力する方法を示しています。

例1

以下のset_printoptions()関数の使用方法を理解しやすくするために、サンプルプログラムを示します。 numpyモジュールのarange関数とset_printoptions関数は、以下のコードで使用されています。 その後、精度値5、しきい値5、edgeitems値4、および抑制値Trueを使用して、set_printoptions()関数を実装しました。

コードの印刷オプションは、このコマンドで構成されます。 arange()関数を使用して、コードの最後の2行目に1から11の範囲の整数を含む配列オブジェクト’arr’を作成しました。 最後に、配列オブジェクト’arr’が出力されました。

から numpy 輸入 set_printoptions アレンジ
set_printoptions((精度=5 しきい値=5 エッジアイテム=4 抑制=)。
arr = アレンジ((12)。
印刷((arr)。

ご覧のとおり、整数1〜11は、上記のプログラムコードを使用して出力されます。

例2

科学的記数法の番号で配列を構築するための別のNumPyサンプルコードは、ここにあります。 この例では、精度の値を8に設定し、このコードで配列を出力しました。 コードの各行を1つずつ見ていきましょう。 このようにして、このコードが何を実行するかをよりよく理解できます。

このプログラムコードをビルドして実行するために必要なnumpyモジュールをインポートすることから始めました。 その後、配列を作成し、変数「n」に保存しました。 続いて、読者の理解を深めるために、「精度値は8に設定されています」というメッセージを印刷しました。 その後、set_printoptions()メソッドを使用して精度を8に設定し、同じ方法で配列を出力しました。

輸入 numpy なので np
n = np。配列(([1.3e-6, 1.2e-5, 1.1e-4])。
印刷((「精度値は8に設定されています:」)。
np。set_printoptions((抑制= 精度=8)。
印刷((n)。

入力されたメッセージが最初に表示され、次に配列値が表示されます。配列値は、設定された精度(この場合は8)に従って表示されます。

例3

この投稿の3番目の最後の例では、指定された精度で浮動値のNumPy配列要素を表示するNumPyプログラムコードを作成しました。

numpyモジュールは最初にプログラムコードにインポートされ、配列(arrという名前)がさまざまな浮動小数点値で生成されます。 これらには以下が含まれます [0.56448929, 0.12343222, 0.5643783, 0.8764567, 0.34567826, 0.34562654, 0.23452456, 0.86342567, 0.09423526, 0.25617865]、0.34567826、0.34562654、0.23452456、0.86342567、0.09423526、0.25617865]。 その後、メッセージ(精度値は4に設定されています)が表示され、指定された精度値を読者に通知します。

最後に、精度の値がset_printoptions()関数に渡され、配列が更​​新されて表示されます。

輸入 numpy なので np
arr =np。配列(([ 0.56448929, 0.12343222, 0.5643783, 0.8764567, 0.34567826, 0.34562654,
0.23452456, 0.86342567, 0.09423526, 0.25617865])。
印刷((「精度値は4に設定されています。」)。
np。set_printoptions((精度=4)。
印刷((arr)。

メッセージと正確な配列値が出力画像に表示されます。 下の画像を参照してください。

結論

Pythonのset_printoptions()関数については、この投稿で取り上げました。 これは、プログラマーがNumpy配列の印刷を変更するためによく使用されます。 ここでは、すべての詳細と、自分で使用できるサンプルプログラムを見つけることができます。 これにより、問題全体を簡単に理解できるようになります。 この記事には、定義から構文、例まで、知っておく必要のあるすべてが含まれています。 この概念に不慣れで、開始するためのステップバイステップのガイドが必要な場合は、この記事を参照してください。

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