Seltsames Verhalten in Numpy Array mit zufälligen Werten

Question

Mit diesem Code zu erzeugen ich einige kleine Zahlen in Numpy Array-Format erstellt werden soll:

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

das gibt mir wie folgt ergeben:

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

Aber wenn Ich ändere die Zeilenanzahl auf 316 und höher:

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

Dann bekomme ich Ergebnisse in Dieses Zahlenformat (Leistungsschreibweise):

[[ -1.65955991e-01] 
[ 4.40648987e-01] 
[ -9.99771250e-01] 
[ -3.95334855e-01] 
[ -7.06488218e-01] 
[ -8.15322810e-01] 
[ -6.27479577e-01] 
[ -3.08878546e-01] 
[ -2.06465052e-01] 
[ 7.76334680e-02] 
[ -1.61610971e-01] 
[ 3.70439001e-01] 
     . 
     . 
     . 

Ich weiß, das ist Power Notation Format, aber warum das passiert? Ich brauche dieses Format nicht.Warum passiert dieses seltsame Verhalten?

Answer 1

Sie eine bestimmte Array ohne wissenschaftliche Schreibweise numpy.array2string mit ausdrucken:

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

standardmäßig nicht wissenschaftliche Schreibweise verwenden für Alle Ausdrucke verwenden numpy.set_printoptions:

np.set_printoptions(suppress=True) 

Was warum dies geschieht - wenn, wenn das Standardverhalten einen Gleitkomma-Array Druck ist wissenschaftliche Notation zu verwenden:

• das Minimum (absolut ungleich Null) Wert gedruckt werden soll weniger als 0.0001; oder
• Das Verhältnis des maximalen (absoluten Nicht-Null-) Wertes zum minimalen (absoluten Nicht-Null-) Wertes ist größer als 1000.

Dieses Verhalten unterdrückt, wenn suppress_small-array2string übergeben (oder suppress-set_printoptions)

Answer 2

Sie können wissenschaftliche Notation deaktivieren, indem numpy die Druckoptionen zu ändern:

np.set_printoptions(suppress=True) 

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