当我打印一个numpy数组时，我得到了一个截断的表示，但我想要完整的数组。
>>> numpy.arange(10000)
array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
>>> numpy.arange(10000).reshape(250,40)
array([[ 0, 1, 2, ..., 37, 38, 39],
[ 40, 41, 42, ..., 77, 78, 79],
[ 80, 81, 82, ..., 117, 118, 119],
...,
[9880, 9881, 9882, ..., 9917, 9918, 9919],
[9920, 9921, 9922, ..., 9957, 9958, 9959],
[9960, 9961, 9962, ..., 9997, 9998, 9999]])
当前回答
这是最黑客的解决方案，它甚至可以像numpy一样打印得很好：
import numpy as np
a = np.arange(10000).reshape(250,40)
b = [str(row) for row in a.tolist()]
print('\n'.join(b))
Out:
其他回答
临时设置
您可以使用printoptions上下文管理器：
with numpy.printoptions(threshold=numpy.inf):
print(arr)
（当然，如果导入numpy的方式是用np替换numpy）
使用上下文管理器（with块）可以确保上下文管理器完成后，打印选项将恢复到块开始之前的状态。它确保设置是临时的，并且仅应用于块内的代码。
有关上下文管理器及其支持的其他参数的详细信息，请参阅numpy.printoptions文档。它在NumPy 1.15（发布于2018-07-23）中推出。
这里有一个一次性的方法，如果您不想更改默认设置，这很有用：
def fullprint(*args, **kwargs):
from pprint import pprint
import numpy
opt = numpy.get_printoptions()
numpy.set_printoptions(threshold=numpy.inf)
pprint(*args, **kwargs)
numpy.set_printoptions(**opt)
假设您有一个numpy数组
arr = numpy.arange(10000).reshape(250,40)
如果您想一次性打印整个数组（不切换np.set_printoptions），但想要比上下文管理器更简单（更少的代码），只需执行以下操作
for row in arr:
print row
如果您正在使用Jupyter，请尝试使用变量检查器扩展。您可以单击每个变量以查看整个数组。
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
我建议使用np.inf而不是其他人建议的np.nan。它们都符合您的目的，但通过将阈值设置为“无限”，每个阅读代码的人都会明白您的意思。对我来说，“不是数字”的门槛似乎有点模糊。
