Python 用随机值生成Numpy数组时的奇怪行为

使用此代码，我想以

Numpy

数组格式生成一些小数字：

np.random.seed(1)
syn0 = 2*np.random.random((315,1))-1

这给了我这样的结果：

[[-0.16595599]
 [ 0.44064899]
 [-0.99977125]
 [-0.39533485]
 [ 0.70648822]
 [-0.81532281]
 [-0.62747958]
 [ 0.30887855]
 [-0.20646505]
 [ 0.07763347]
 [-0.16161097]
      .
      .
      .

但当我将行数更改为316及以上时：

np.random.seed(1)
syn0 = 2*np.random.random((316,1))-1

然后，我得到这个数字格式的结果（幂表示法）：

---

我知道这是幂表示格式，但为什么会发生这种情况？我不需要这种格式。为什么会发生这种奇怪的行为

您可以通过更改numpy的打印选项来关闭科学记数法：

np.set_printoptions(suppress=True)

syn0
>>> array([[-0.00083166],
           [ 0.45717134],
           [-0.58361112],
           [-0.50393288],
           [ 0.70334375],
           [-0.16830256],
           [ 0.23337013],
           [-0.53266772],
              ....

---

您可以通过更改numpy的打印选项来关闭科学记数法：

np.set_printoptions(suppress=True)

syn0
>>> array([[-0.00083166],
           [ 0.45717134],
           [-0.58361112],
           [-0.50393288],
           [ 0.70334375],
           [-0.16830256],
           [ 0.23337013],
           [-0.53266772],
              ....

---

您可以使用以下方法打印不带科学符号的特定数组：

要在所有打印中默认不使用科学记数法，请使用：

至于为什么会发生这种情况-当打印浮点数组时，默认行为是在以下情况下使用科学记数法：

• 要打印的最小（绝对非零）值小于

  0.0001

  ；或
• 最大（绝对非零）值与最小（绝对非零）值的比率大于

  1000

---

如果将

suppress\u small

传递给

array2string

（或

suppress

传递给

set\u printoptions

）

可以使用以下方法打印特定数组，而无需使用科学符号：

要在所有打印中默认不使用科学记数法，请使用：

至于为什么会发生这种情况-当打印浮点数组时，默认行为是在以下情况下使用科学记数法：

• 要打印的最小（绝对非零）值小于

  0.0001

  ；或
• 最大（绝对非零）值与最小（绝对非零）值的比率大于

  1000

---

如果将

suppress\u small

传递给

array2string

（或

suppress

传递给

set\u printoptions

），则此行为将被抑制。

这只是一种表示。数组中的任何内容都不会更改。为什么会这样？可能是因为在采集更多样本时，值的分布可能会增加，并且numpy的打印函数中存在一些阈值。当然，你可以让numpy随意打印。考虑阅读文档。@ SasCha:但是我如何才能看到真正的价值（非权力格式），这只是一个表示。数组中的任何内容都不会更改。为什么会这样？可能是因为在采集更多样本时，值的分布可能会增加，并且numpy的打印函数中存在一些阈值。当然，你可以让numpy随意打印。考虑阅读文档。@ SasCha:但是我如何才能看到真正的价值（非权力格式）

print(np.array2string(x, suppress_small=True))

np.set_printoptions(suppress=True)