Hướng dẫn how do i view an entire array in python? - làm cách nào để xem toàn bộ mảng trong python?

Question

Bạn sẽ không luôn muốn tất cả các mục được in, đặc biệt là cho các mảng lớn.

Nội dung chính Show

Giới thiệu
Mảng Python
In trực tiếp bằng phương thức in ()
Sử dụng cho các vòng lặp trong Python
Cách in mảng numpy trong Python
Sử dụng phương thức in ()
Sử dụng cho các vòng lặp
Sự kết luận
Người giới thiệu

Một cách đơn giản để hiển thị nhiều mục hơn:

In [349]: ar
Out[349]: array([1, 1, 1, ..., 0, 0, 0])

In [350]: ar[:100]
Out[350]:
array([1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1,
       1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1])

Nó hoạt động tốt khi mảng thái lát <1000 theo mặc định.

Giới thiệu

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách in một mảng trong Python.how to print an array in Python.

Vì vậy, trước khi chúng tôi đi đúng vào chủ đề, hãy cho chúng tôi biết một chút về các mảng trong Python.Arrays in Python.

Mảng Python

Mảng là một tập hợp các yếu tố dữ liệu cùng loại dưới cùng tên. Trong Python, chúng ta có thể triển khai các mảng bằng danh sách hoặc mô -đun Numpy. Mô -đun Numpy cung cấp cho chúng tôi các mảng loại ____ 9 (mảng numpy).lists or the NumPy module. The NumPy module provides us with arrays of type ndarray(NumPy Array).

Hơn nữa, một mảng có thể là đa chiều. Như chúng ta đã biết, hình thức đơn giản nhất của các mảng đa chiều là các mảng hai chiều. Do đó, trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ xem xét 1D cũng như các mảng 2D.

Bây giờ, chúng ta hãy xem xét một số cách để in cả hai mảng 1D cũng như 2D trong Python. Lưu ý: Các mảng này sẽ được thực hiện bằng danh sách.Note: these arrays are going to be implemented using lists.

In trực tiếp bằng phương thức in ()

Chúng ta có thể trực tiếp vượt qua tên của mảng (danh sách) chứa các giá trị sẽ được in vào phương thức

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

0 trong Python để in giống nhau.array(list) containing the values to be printed to the

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

0 method in Python to print the same.

Nhưng trong trường hợp này, mảng được in dưới dạng một danh sách, tức là với giá trị và giá trị được phân tách bằng dấu phẩy.list i.e. with brackets and values separated by commas.

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

Output::

The Array is:  [2, 4, 5, 7, 9]
The 2D-Array is:  [[1, 2], [3, 4]]

Ở đây,

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

1 là một mảng một chiều. Trong khi đó,

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

2 là một hai chiều. Chúng tôi trực tiếp chuyển tên tương ứng của họ cho phương thức

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

0 để in chúng dưới dạng danh sách và danh sách danh sách tương ứng.list and list of lists respectively.

Sử dụng cho các vòng lặp trong Python

Chúng ta cũng có thể in một mảng trong Python bằng cách đi qua tất cả các yếu tố tương ứng bằng cách sử dụng các vòng

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

4.

Hãy cho chúng tôi xem làm thế nào.

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

#printing the array
print("The Array is : ")
for i in arr:
    print(i, end = ' ')

#printing the 2D-Array
print("\nThe 2D-Array is:")
for i in arr_2d:
    for j in i:
        print(j, end=" ")
    print()

Output::

The Array is : 
2 4 5 7 9 
The 2D-Array is:
1 2 
3 4

Trong mã trên, chúng tôi đi qua các phần tử của 1D cũng như mảng 2D sử dụng cho các vòng lặp và in các phần tử tương ứng ở dạng mong muốn của chúng tôi.1D as well as a 2D Array using for loops and print the corresponding elements in our desired form.

Cách in mảng numpy trong Python

Như đã đề cập trước đó, chúng tôi cũng có thể triển khai các mảng trong Python bằng mô -đun Numpy. Mô-đun đi kèm với một lớp mảng được xác định trước có thể giữ các giá trị cùng loại.NumPy module. The module comes with a pre-defined array class that can hold values of same type.

Các mảng numpy này cũng có thể là đa chiều. Vì vậy, hãy để chúng tôi xem làm thế nào chúng ta có thể in cả hai mảng 1D cũng như 2D Numpy trong Python.1D as well as 2D NumPy arrays in Python.

Sử dụng phương thức in ()

Tương tự như trường hợp các mảng được thực hiện bằng danh sách, chúng ta có thể trực tiếp chuyển tên mảng numpy cho phương thức

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

0 để in các mảng.

import numpy as np

arr_2d = np.array([[21,43],[22,55],[53,86]])
arr = np.array([1,2,3,4])

print("Numpy array is: ", arr) #printing the 1d numpy array

print("Numpy 2D-array is: ", arr_2d) #printing the 2d numpy array

Output::

Numpy array is:  [1 2 3 4]
Numpy 2D-array is:  [[21 43]
 [22 55]
 [53 86]]

Ở đây,

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

1 và

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

2 lần lượt là một mảng 1D và một mảng 2D. Chúng tôi chuyển tên của họ cho phương thức

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

0 và in cả hai. Lưu ý: Lần này cũng là các mảng được in dưới dạng mảng numpy với giá đỡ.1D and one 2D NumPy arrays respectively. We pass their names to the

arr = [2,4,5,7,9]
arr_2d = [[1,2],[3,4]]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

0 method and print both of them. Note: this time also the arrays are printed in the form of NumPy arrays with brackets.

Sử dụng cho các vòng lặp

Một lần nữa, chúng ta cũng có thể đi qua các mảng numpy trong Python bằng các cấu trúc vòng lặp. Làm để chúng tôi có thể truy cập từng phần tử của mảng và in giống nhau. Đây là một cách khác để in một mảng trong Python.loop structures. Doing so we can access each element of the array and print the same. This is another way to print an array in Python.

Nhìn vào ví dụ dưới đây một cách cẩn thận.

import numpy as np

arr = np.array([11,22,33,44])
arr_2d = np.array([[90,20],[76,45],[44,87],[73,81]])

#printing the numpy array
print("The Numpy Array is : ")
for i in arr:
    print(i, end = ' ')

#printing the numpy 2D-Array
print("\nThe Numpy 2D-Array is:")
for i in arr_2d:
    for j in i:
        print(j, end=" ")
    print()

Output::

The Numpy Array is : 
11 22 33 44 
The Numpy 2D-Array is:
90 20 
76 45 
44 87 
73 81

Ở đây chúng tôi cũng in các phần tử mảng Numpy theo cách mong muốn của chúng tôi (không có dấu ngoặc) bằng cách truy cập các phần tử của mảng 1D và 2D riêng lẻ.NumPy array elements in our desired way(without brackets) by accessing the elements of the 1D and 2D array individually.

Sự kết luận

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã học cách in một mảng trong Python. Tôi hy vọng bây giờ bạn có một sự hiểu biết rõ ràng về chủ đề này. Đối với bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến chủ đề, vui lòng sử dụng các ý kiến.