当然ですが、numpyを使っていると数値をprintして値を確認する機会が多々あります。
そこで問題になるのが、表示形式です。
本来は利便性のためだと思うのですが、小数点以下の桁が何桁も表示されたり、突然指数表記になったりします。
正直言って、配列内のどの値が大きくてどの値が小さいのか、ぱっと見でわかりにくいです。
表示例。
>>> import numpy as np
>>> ary = np.random.randn(3, 5)
>>> print(ary)
[[-8.69277072e-01 -4.72662319e-01 5.48868554e-01 -6.03789326e-01 1.95117216e-01]
[-1.46386861e+00 9.92037075e-01 8.04045031e-01 -1.43756938e+00 7.46898368e-02]
[-1.05065247e+00 3.72571551e-04 -1.15836779e-01 -5.80949053e-03 1.59979389e+00]]
numpy のドキュメントによると、絶対値が一番大きいものと一番小さいものの差が一定値を超えると指数表記になるそうです。
そこで、値を確認するときは、適当なくらいで四捨五入して表示したりしていたのですが、
実はnumpyのオプションで表示桁数を指定できることがわかりました。
設定を変える前に、デフォルトの設定は下記の関数で見ることができます。
(numpyのバージョンによって設定可能項目は変わります。)
>>> np.get_printoptions()
{'edgeitems': 3, 'threshold': 1000, 'floatmode': 'maxprec', 'precision': 8, 'suppress': False, 'linewidth': 75, 'nanstr': 'nan', 'infstr': 'inf', 'sign': '-', 'formatter': None, 'legacy': False}
各設定値の意味はこちら。set_printoptions
(get_printoptionsのページにはset_printoptions を見ろと書いてある。)
これらの設定値を、set_printoptions関数で変更することができます。
この中で、よく使うのはこの二つ。
precision = 3 # 小数点以下の表記を
suppress = True # 指数表記を禁止
設定してみたのがこちら。
>>> np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
>>> ary = np.random.randn(5,3)
>>> print(ary)
[[ 1.611 -2.259 0.022]
[-1.937 -0.394 2.011]
[-0.01 -0.162 -0.823]
[-1.818 -2.474 0.341]
[ 0.363 -2.018 -0.667]]
見やすくなりました。