ब्रैकेट के बिना एक अम्पी सरणी कैसे मुद्रित करें?

Question

मैं a = [1,2,3,4,5] को a_string = "1 2 3 4 5" में परिवर्तित करना चाहता हूं। वास्तविक numpy सरणी काफी बड़ा है (50000x200) तो मुझे लगता है कि for loops का उपयोग करना बहुत धीमा है।

Answer 1

आप स्ट्रिंग से join विधि का उपयोग कर सकते हैं:

>>> a = [1,2,3,4,5] 
>>> ' '.join(map(str, a)) 
"1 2 3 4 5" 

Answer 2

Numpy इस array_str और array_repr के लिए दो कार्य प्रदान करता है - या तो जिनमें से आपकी आवश्यकताओं को करना चाहिए। आप या तो इस्तेमाल कर सकते हैं के बाद से, यहाँ प्रत्येक का एक उदाहरण है:

>>> from numpy import arange, reshape, array_str 
>>> M = arange(10).reshape(2,5) 
>>> M 
array([[0, 1, 2, 3, 4], 
     [5, 6, 7, 8, 9]]) 
>>> array_str(M) 
'[[0 1 2 3 4]\n [5 6 7 8 9]]' 
>>> array_repr(M) 
'array([[0, 1, 2, 3, 4],\n  [5, 6, 7, 8, 9]])' 

इन दोनों कार्यों दोनों अत्यधिक अनुकूलित कर रहे हैं और, जैसे, एक समारोह आप अपने आप को लिख सकते हैं से अधिक पसंद किया जाना चाहिए। इस आकार के सरणी से निपटने पर, मुझे लगता है कि आप जो गति प्राप्त कर सकते हैं उसे आप चाहते हैं।

Answer 3

आप एक numpy सरणी एक के बजाय सूची (जब से तुम एक "वास्तविक numpy सरणी" अपनी पोस्ट में उल्लेख) आप सरणी के स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व पर re.sub इस्तेमाल कर सकते हैं के साथ शुरू है, तो:

print(re.sub('[\[\]]', '', np.array_str(a))) 

फिर, यह मान रहा है कि आपकी सरणी a किसी बिंदु पर एक numpy सरणी थी। यह matrices पर भी काम करने का लाभ है।

Answer 4

np.savetxt

import numpy as np 
import sys 

a = np.array([[0.0, 1.0, 2.0, 3.0]]) 
np.savetxt(sys.stdout, a) 

आउटपुट:

0.000000000000000000e+00 1.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00 

या यदि सरणी उलटा:

:

a = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0]) 
np.savetxt(sys.stdout, a, newline=" ") 

या आप वास्तव में एक स्ट्रिंग की जरूरत है

import StringIO 
s = StringIO.StringIO() 
np.savetxt(s, a) 
print s.getvalue() 

आप प्राप्त करने के लिए fmt साथ सटीक नियंत्रण कर सकते हैं:

np.savetxt(sys.stdout, a, fmt="%.3f") 

उत्पादन:

0.000 1.000 2.000 3.000 

या:

np.savetxt(sys.stdout, a, fmt="%i") 

उत्पादन:

0 1 2 3 

पायथन 2.7.12, numpy 1.11.1 पर परीक्षण किया गया।