<p>当然,可以使用以下命令将数组的打印阈值更改为<a href="https://stackoverflow.com/q/1987694/1730674">answered elsewhere</a>:</p>
<pre><code>np.set_printoptions(threshold=np.nan)
</code></pre>
<p>但根据你想看的东西,也许有更好的方法。例如,如果您的数组如您所示大部分为零,并且您想检查它是否有非零的值,您可以查看如下内容:</p>
<pre><code>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
In [1]: a = np.zeros((100,100))
In [2]: a
Out[2]:
array([[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])
</code></pre>
<p>更改某些值:</p>
<pre><code>In [3]: a[4:19,5:20] = 1
</code></pre>
<p>看起来还是一样的:</p>
<pre><code>In [4]: a
Out[4]:
array([[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])
</code></pre>
<p>检查一些不需要手动查看所有值的内容:</p>
<pre><code>In [5]: a.sum()
Out[5]: 225.0
In [6]: a.mean()
Out[6]: 0.022499999999999999
</code></pre>
<p>或者策划:</p>
<pre><code>In [7]: plt.imshow(a)
Out[7]: <matplotlib.image.AxesImage at 0x1043d4b50>
</code></pre>
<p>或保存到文件:</p>
<pre><code>In [11]: np.savetxt('file.txt', a)
</code></pre>
<p><img src="https://i.stack.imgur.com/VtzFS.png" alt="array"/></p>