Python 为什么在numpy数组中使用前导空格打印True

我注意到在NumPy 1.13.1中，当打印

dtype=np.bool\ucode>数组时，
True
值总是有一个前导空格

>>> import numpy as np
>>> np.asarray([1, 0, 1, 1, 0], dtype=np.bool_)
array([ True, False,  True,  True, False], dtype=bool)
>>> #  ^             ^      ^
... # I would have expected: array([True, False, True, True, False], dtype=bool)
...
>>> str(np.asarray([0, 1, 1, 0], dtype=np.bool_))
'[False  True  True False]'
>>> #   ^     ^
... # Again I would have expected: '[False True True False]'
...
>>> repr(np.asarray([1, 1, 1, 0, 0], dtype=np.bool_))
'array([ True,  True,  True, False, False], dtype=bool)'
>>> #   ^      ^      ^
... # repr() does it too.

有什么特别的原因可以这样格式化它吗？
浮点数组和布尔数组会出现这种情况


对于具有负值的浮点数组，额外的空间可确保对齐（这对于多维数组很好），为负号留出空间

>>> np.array([-4, 1, 2, -3], dtype=np.float64).reshape(2, 2) 
array([[-4.,  1.],
       [ 2., -3.]])


对于具有多个值的布尔数组，它确保了长度不同的
True
和
False
之间的对齐

>>> np.array([0, 1, 1, 0], dtype=np.bool_).reshape(2, 2) 
array([[False,  True],
       [ True, False]], dtype=bool)



当不需要时，没有特别的原因（即所有正浮点值、单元素布尔数组），在这种情况下，可以不使用它

>>> np.array([4, 1, 2, 3], dtype=np.float64).reshape(2, 2)
array([[ 4.,  1.],
       [ 2.,  3.]])

GitHub上有一个插件，可以在不需要额外间距的情况下使打印间距更加一致，因此在即将发布的版本中可能会发生变化
 大多数
numpy
数组的打印都带有某种奇怪的对齐方式。尝试打印
np.array（[23.4,2,32.33,1,0]）
您将得到
array（[23.4,2,32.33,1,0.]）
。。。不确定你期望得到什么样的答案。还要注意的是，如果你打印
np.arange（200）
，它会以一种漂亮的打印格式打印出来，看起来像一个正方形。考虑到np数组通常很大，为了保持可读性，需要进行一些并非bools特有的对齐
True
与
False
的宽度对齐。额外的空间可确保布尔的二维数组对齐。通常，每个元素的字段宽度相同，而不考虑值。对于布尔值，较长的值为
False
，因此字段宽度为五个字符。请使用二维数组进行尝试，您会发现间距是有意义的。@WarrenWeckesser是的，正如我在回答中提到的，这就是保持对齐的地方。如果你明白的话，说“没有特别的理由”有意义吗？这仍然是一个奇怪的措辞，对我来说似乎并不矛盾，但我想这些都是主观的观点。@WarrenWeckesser Ehh是的，我把这个奇怪的案例放在第一位，我重新组织了。不过我不确定我现在有什么要改变的：）谢谢你的意见。