學習Python的人都知道數組是最常用的的資料類型，為了保證程式的正确性，需要調試程式。
是以，需要在程式中控制台中列印數組的全部元素，如果數組的容量較小，例如 隻含有10個元素，采用print指令或print函數可以答應出數組中的每個元素；
如果數組的容量過大，隻能列印出數組的部分元素，列印結果隻包含開始部分元素和結尾部分元素，中間元素省略。省略的部分不利于程式的調試；
是以，為了友善調試程式，需要将數組中的元素全部列印出來。
1. 少量元素情況
#列印數組中的元素
import numpy as np
a = np.array(6)
print a
程式結果為：
[0 1 2 3 4 5]
2. 大量元素情況
可以采用 set_printoptions(threshold='nan')
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.NaN)
print np.arange(100)
print np.arange(100).reshape(10, 10)
結果為：
[ 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]]
當array裡面的存放的資料次元過大時，在控制台會出現不能将array完全輸出的情況，中間部分的結果會用省略号列印出來。這時就需要用到numpy裡面的set_printoptions()方法
我們來看一下 set_printoptions 方法的簡單說明
set_printoptions(precision=None,
threshold=None,
edgeitems=None,
linewidth=None,
suppress=None,
nanstr=None,
infstr=None,
formatter=None)
precision:輸出結果保留精度的位數
threshold:array數量的個數在小于threshold的時候不會被折疊
edgeitems:在array已經被折疊後，開頭和結尾都會顯示edgeitems個數
formatter:這個很有意思，像python3裡面str.format(),就是可以對你的輸出進行自定義的格式化
舉例：
precision:
np.set_printoptions(precision=4)
print(np.array([1.23456789]))
>> [ 1.2346] # 最後進位了
threshold:
np.set_printoptions(threshold=10)
print(np.arange(1, 11, 1)) # np.arange(1, 11, 1)生成出來是[1-10],10個數
>> [ 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:
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
np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x: 'int: ' + str(-x)})
print(np.arange(1, 5, 1))
>> [int: -1 int: -2 int: -3 int: -4]
這個formatter是一個可調用的字典，'all'是其中一個key，表示裡面的x可以包含所有type，還有其他key，具體可以在源碼裡面檢視最後如果隻想在代碼中的某一部分使用自定義的printoptions，那麼可以通過再次調用np.set_printoptions()這個方法來進行reset