如何在不使用 pandas 的情况下在列中打印 numpy 数组？

Question

这是我的基本代码：

import numpy as np
a = numpy.asarray([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])

我想按如下方式打印数组：

1 4 7
2 5 8
3 6 9

此外，如果我的数组中有 1000 个嵌入式列表，我将如何处理相同的概念？

Answer 1

这是一个没有循环的强大的单行解决方案：

print('\n'.join(map(lambda line: ' '.join(map(str, line)), a.T)))

a.T 转置二维数组，第一个 map 编码字符串中的一行，第二个连接字符串行（通过使用 \n 之间）。

这是带有生成器的替代版本（可能较慢）：

print('\n'.join(' '.join(str(item) for item in line) for line in a.T))

另一种只有一个循环的解决方案（可能更慢）：

for line in a.T:
    print(' '.join(str(item) for item in line))

请注意，最后一个版本会产生一个尾随换行符。

Answer 2

您也可以使用 str:

print(str(a.T).translate(str.maketrans({'[':'',']':''})))
1 4 7
 2 5 8
 3 6 9

print(str(a.T).replace('[', '').replace(']',''))
1 4 7
 2 5 8
 3 6 9
print(str(a.T).translate(str.maketrans({'[':'',']':''})).replace('\n ', '\n'))
 1 4 7
 2 5 8
 3 6 9

如何在不使用 pandas 的情况下在列中打印 numpy 数组？

How to print numpy array in columns without using pandas?

numpy

python-3.x

numpy-ndarray