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
with np.printoptions(edgeitems=50):
print(x)
将50更改为您想看到的行数
来源：此处
其他回答
您不会总是想要打印所有项目，尤其是对于大型阵列。
显示更多项目的简单方法：
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])
默认情况下，当切片数组＜1000时，它工作正常。
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。
with np.printoptions(edgeitems=50):
print(x)
将50更改为您想看到的行数
来源：此处
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。
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:
