もちろん、他の場所で回答されているように、配列の印刷しきい値を次のように変更できます。
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
しかし、何を見ようとしているのかによっては、おそらくもっと良い方法があります。たとえば、配列が実際に示したようにほとんどゼロであり、ゼロ以外の値があるかどうかを確認したい場合は、次のように確認できます。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
In [1]: a = np.zeros((100,100))
In [2]: a
Out[2]:
array([[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])
いくつかの値を変更します:
In [3]: a[4:19,5:20] = 1
そして、それはまだ同じように見えます:
In [4]: a
Out[4]:
array([[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])
すべての値を手動で確認する必要がないことを確認してください。
In [5]: a.sum()
Out[5]: 225.0
In [6]: a.mean()
Out[6]: 0.022499999999999999
またはそれをプロットします:
In [7]: plt.imshow(a)
Out[7]: <matplotlib.image.AxesImage at 0x1043d4b50>
またはファイルに保存します。
In [11]: np.savetxt('file.txt', a)