學習Python的人都知道數組是最常用的的數據類型，為了保證程序的正確性，需要調試程序。

因此，需要在程序中控制臺中打印數組的全部元素，如果數組的容量較小，例如 只含有10個元素，采用print命令或print函數可以答應出數組中的每個元素；

如果數組的容量過大，只能打印出數組的部分元素，打印結果只包含開始部分元素和結尾部分元素，中間元素省略。省略的部分不利于程序的調試；

因此，為了方便調試程序，需要將數組中的元素全部打印出來。

少量元素情況

?

1234

打印數組中的元素

import numpy as npa = np.array(6)print a

程序結果為：

?

1

[0 1 2 3 4 5]

大量元素情況

可以采用 set_printoptions(threshold='nan')

?

1234

import numpy as npnp.set_printoptions(threshold=np.NaN)print np.arange(100)print np.arange(100).reshape(10, 10)

結果為：

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99] [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24 25 26 27 28 29] [30 31 32 33 34 35 36 37 38 39] [40 41 42 43 44 45 46 47 48 49] [50 51 52 53 54 55 56 57 58 59] [60 61 62 63 64 65 66 67 68 69] [70 71 72 73 74 75 76 77 78 79] [80 81 82 83 84 85 86 87 88 89] [90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]]

當array里面的存放的數據維度過大時，在控制臺會出現不能將array完全輸出的情況，中間部分的結果會用省略號打印出來。這時就需要用到numpy里面的set_printoptions()方法

我們來看一下 set_printoptions 方法的簡單說明

?

12345678

set_printoptions(precision=None,

threshold=None,

edgeitems=None,

linewidth=None,

suppress=None,

nanstr=None,

infstr=None,

formatter=None)

precision:輸出結果保留精度的位數

threshold:array數量的個數在小于threshold的時候不會被折疊

edgeitems:在array已經被折疊后，開頭和結尾都會顯示edgeitems個數

formatter:這個很有意思，像python3里面str.format(),就是可以對你的輸出進行自定義的格式化

舉例：

precision:

?

123

np.set_printoptions(precision=4)print(np.array([1.23456789]))

[ 1.2346] # 最后進位了

threshold:

?

123456

np.set_printoptions(threshold=10)print(np.arange(1, 11, 1)) # np.arange(1, 11, 1)生成出來是[1-10],10個數

[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]

np.set_printoptions(threshold=9)print(np.arange(1, 11, 1))

[ 1 2 3 ..., 8 9 10]

edgeitems:

?

123456

np.set_printoptions(threshold=5)print(np.arange(1, 11, 1))

[ 1 2 3 ..., 8 9 10]

np.set_printoptions(threshold=5, edgeitems=4)print(np.arange(1, 11, 1))

[ 1 2 3 4 ..., 7 8 9 10]

formatter

?

123

np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: 'int: ' + str(-x)})print(np.arange(1, 5, 1))

[int: -1 int: -2 int: -3 int: -4]

這個formatter是一個可調用的字典，'all'是其中一個key，表示里面的x可以包含所有type，還有其他key，具體可以在源碼里面查看最后如果只想在代碼中的某一部分使用自定義的printoptions，那么可以通過再次調用np.set_printoptions()這個方法來進行reset

sublime也是一款常用的文本編輯器，當我們在對python文件進行編輯的時候，我們可以在首選項里進行配置來快速運行python文件；

方法/步驟我們用sublime打開一個python文件，我們要怎么運行它呢，如圖所示；如何在sublime上運行python我們點擊"首選項/瀏覽包"，點開之后出來一個目錄圖形窗口，我們找到python文件夾，如果沒有我們新建一個，如圖所示；如何在sublime上運行python如何在sublime上運行python在python文件夾里，我們再建一個文件命名為 Python.sublime-commands，如圖所示；如何在sublime上運行python然后我們寫入如下內容，path那一行要換成自己的python安裝路徑;{"cmd":["python.exe", "-u", "$file"],"path":"D:python3.6","file_regex": "^[ ]File "(...?)", line ([0-9]*)","selector": "source.python"}如何在sublime上運行python修改好之后我們點擊保存，我們點擊"Tools/Bulid System/Python"，如圖所示；如何在sublime上運行python然后我們回到之前的python文件，我們點擊"Tools/Bulid"(快捷鍵是Ctrl+B,后面就按快捷鍵了)，可以看到運行的結果，如圖所示；如何在sublime上運行python如何在sublime上運行python我們再打開一個有錯誤的python文件，運行看一下效果，如圖所示；如何在sublime上運行python

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何在cmd运行python文件夹_python怎么在cmd运行文件夹的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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