Arrays 是否有numpy阵列的信息功能？

我正在寻找一个函数，它返回关于一个函数的最重要信息。 通常，我打印数组并对它们产生完全错误的印象，因为字符串转换只显示最外部的元素

实际上，我不时会涉及以下问题：

• 仅外部元素是nan，但它也包含非nan条目
• 某个地方隐藏了一个nan值，因此有必要使用nan保存函数（例如，而不是）
• 出现

  np.inf

  ，这会阻止对有限值的值范围进行任何简单的概述

---

例如，

pandas

库具有该方法。numpy中有挂件吗？

目前，我使用了一个解决方案给我类似的结果

np.ndarray of shape (5, 11)
        ---
        dtype: float64
        contains non-finite elements: nan, inf
        ---
        mean: 8.375849056603775
        min: 0.0
        max: 16.74
        ---
        std: 4.9867932880730885
        mad: 6.434493628314312
        ---
values:
[[ 0.    0.31  0.62  0.93  1.24  1.55  1.86  2.17  2.48  2.79  3.1 ]
 [ 3.41  3.72  4.03  4.34  4.65  4.96  5.27   inf  5.89  6.2   6.51]
 [ 6.82  7.13  7.44  7.75  8.06  8.37  8.68  8.99  9.3   9.61  9.92]
 [10.23 10.54   nan 11.16 11.47 11.78 12.09 12.4  12.71 13.02 13.33]
 [13.64 13.95 14.26 14.57 14.88 15.19 15.5  15.81 16.12 16.43 16.74]]

代码如下：

import numpy as np
from statsmodels.robust import mad

def ndarray_info(arr, verbose=2):
    """returns extensive information about an np.ndarray as string"""

    finArr = arr.flatten()
    finArr = finArr[np.isfinite(finArr)]

    info = ''
    info += f'np.ndarray of shape {arr.shape}\n'
    info += '\t---\n'
    info += f'\tdtype: {arr.dtype}\n'




    info += f'\tcontains non-finite elements: '
    nonFinElLst = []
    if np.isnan(arr).any():
        nonFinElLst += ['nan']
    if np.isinf(arr).any():
        nonFinElLst += ['inf']
    if len(nonFinElLst) > 0:
        info += ', '.join(nonFinElLst) + '\n'
    else:
        info += '--\n'

    info += '\t---\n'
    info += f'\tmean: {np.mean(finArr)}\n'
    info += f'\tmin: {np.min(finArr)}\n'
    info += f'\tmax: {np.max(finArr)}\n'


    if verbose >=1:
        info += '\t---\n'
        info += f'\tstd: {np.std(finArr)}\n'
        info += f'\tmad: {mad(finArr)}\n'

    if verbose >=2:
        info += '\t---\n'
        info += 'values:\n' + str(arr) + '\n'


    return info

arr= np.arange(0,17,.31).reshape(5,11)
arr[3,2] = np.nan
arr[1,7] = np.inf
print(ndarray_info(arr))

---

这比我在

df.info（）

True中看到的统计数据要多得多！我想我想要一个更精确的组合

pandas.DataFrame.info（）

和

pandas.DataFrame.description（）

。