python对象的类似numpy的打印答案

【问题标题】：Numpy-like printing for python objectspython对象的类似numpy的打印
【发布时间】：2016-08-26 19:22:49
【问题描述】：

在 Ipython 中进行数据分析时，我经常需要通过将数据内容打印到 shell 来查看数据。 Numpy 能够在大型对象本身太长时仅显示其边距。我真的很喜欢 ndarrays 的这个特性，但是当我打印内部 python 对象（例如，其中包含 15k 个对象的字典）时，它们会被转储到屏幕上，或者有时会以不太友好的方式被截断。因此，例如对于一个巨大的字典，我希望在输出中看到类似这样的内容

{ '39416' : '1397',  
  '39414' : '1397',  
  '7629'  : '7227',  
  ...,  
  '31058' : '9606',  
  '21097' : '4062',  
  '32040' : '9606' }

如果可以处理对齐和嵌套数据结构，那将是完美的。它们是一个特殊的模块，可以为 python 基本类（list、dict）提供这样的功能吗？还是有一些我一无所知的ipython配置技巧？

【问题讨论】：

from pprint import pprint; pprint(my_dict)
也许使用 Pandas 并将您的列表或字典转换为数据框以供查看。

标签： python printing ipython

【解决方案1】：

有一个很好的内置库pprint。看看吧。

>>> from pprint import pprint
>>> pprint({x: list(range(x)) for x in range(10)})
{0: [],
 1: [0],
 2: [0, 1],
 3: [0, 1, 2],
 4: [0, 1, 2, 3],
 5: [0, 1, 2, 3, 4],
 6: [0, 1, 2, 3, 4, 5],
 7: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
 8: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
 9: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}

【讨论】：

我在 pprint 中没有找到任何打印边距的功能。
@pommy afaik 只有indent、width 和depth 参数。

【解决方案2】：

如果您的字典结构良好，您可以将其转换为 Pandas 数据框以供查看。

import numpy as np
import pandas as pd

>>> pd.DataFrame({'random normal': np.random.randn(1000), 
                  'random int': np.random.randint(0, 10, 1000)})
     random int  random normal
0             6       0.850827
1             7       0.486551
2             4      -0.111008
3             9      -1.319320
4             6      -0.393774
5             1      -0.878507
..          ...            ...
995           2      -1.882813
996           3      -0.121003
997           3       0.155835
998           5       0.920318
999           2       0.216229

[1000 rows x 2 columns]

【讨论】：

我认为这对于观看目的来说太过分了。我可以将 numpy 结构化数组用于相同的目的，但我认为这不是一个好的解决方案。

【解决方案3】：

numpy 格式化程序具有省略号功能；默认情况下，它包含 1000 多个项目。

pprint 可以使显示更好，但我认为它没有省略号功能。但是你可以研究它的文档。

有了列表，我可以使用切片

list(range(100))[:10]

查看有限数量的值。

用字典更难做到这一点。经过一些试验和错误，这可以正常工作：

{k:dd[k] for k in list(dd.keys())[:10]}

（我在 Py3 上，所以需要额外的 list）。

如果您在pprint 中找不到内容，编写自己的实用程序函数并不难。 pypi 上的某些软件包也可能这样做。例如快速搜索出现

https://pypi.python.org/pypi/pprintpp

pprintpp 声称实际上很漂亮。但就像股票pprint 一样，它似乎更关心列表和字典的嵌套深度，而不是它们的长度。

【讨论】：