学习Python的人都知道数组是最常用的的数据类型，为了保证程序的正确性，需要调试程序。

因此，需要在程序中控制台中打印数组的全部元素，如果数组的容量较小，例如 只含有10个元素，采用print命令或print函数可以答应出数组中的每个元素；

如果数组的容量过大，只能打印出数组的部分元素，打印结果只包含开始部分元素和结尾部分元素，中间元素省略。省略的部分不利于程序的调试；

因此，为了方便调试程序，需要将数组中的元素全部打印出来。

少量元素情况

?

1234

打印数组中的元素

import numpy as npa = np.array(6)print a
程序结果为：
?
1
[0 1 2 3 4 5]
大量元素情况
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)

结果为：

[ 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]]

当array里面的存放的数据维度过大时，在控制台会出现不能将array完全输出的情况，中间部分的结果会用省略号打印出来。这时就需要用到numpy里面的set_printoptions()方法

我们来看一下 set_printoptions 方法的简单说明

?
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set_printoptions(precision=None,
threshold=None,
edgeitems=None,
linewidth=None,
suppress=None,
nanstr=None,
infstr=None,
formatter=None)
precision:输出结果保留精度的位数
threshold:array数量的个数在小于threshold的时候不会被折叠
edgeitems:在array已经被折叠后，开头和结尾都会显示edgeitems个数

formatter:这个很有意思，像python3里面str.format(),就是可以对你的输出进行自定义的格式化

举例：

precision:
?
123
np.set_printoptions(precision=4)print(np.array([1.23456789]))
[ 1.2346] # 最后进位了
threshold:
?
123456
np.set_printoptions(threshold=10)print(np.arange(1, 11, 1)) # np.arange(1, 11, 1)生成出来是[1-10],10个数
[ 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]

这个formatter是一个可调用的字典，'all'是其中一个key，表示里面的x可以包含所有type，还有其他key，具体可以在源码里面查看最后如果只想在代码中的某一部分使用自定义的printoptions，那么可以通过再次调用np.set_printoptions()这个方法来进行reset

sublime也是一款常用的文本编辑器，当我们在对python文件进行编辑的时候，我们可以在首选项里进行配置来快速运行python文件；
方法/步骤我们用sublime打开一个python文件，我们要怎么运行它呢，如图所示；如何在sublime上运行python我们点击"首选项/浏览包"，点开之后出来一个目录图形窗口，我们找到python文件夹，如果没有我们新建一个，如图所示；如何在sublime上运行python如何在sublime上运行python在python文件夹里，我们再建一个文件命名为 Python.sublime-commands，如图所示；如何在sublime上运行python然后我们写入如下内容，path那一行要换成自己的python安装路径;{"cmd":["python.exe", "-u", "$file"],"path":"D:python3.6","file_regex": "^[ ]File "(...?)", line ([0-9]*)","selector": "source.python"}如何在sublime上运行python修改好之后我们点击保存，我们点击"Tools/Bulid System/Python"，如图所示；如何在sublime上运行python然后我们回到之前的python文件，我们点击"Tools/Bulid"(快捷键是Ctrl+B,后面就按快捷键了)，可以看到运行的结果，如图所示；如何在sublime上运行python如何在sublime上运行python我们再打开一个有错误的python文件，运行看一下效果，如图所示；如何在sublime上运行python