numpy, pandas, matplotlib, seaborn格式一次性设置

设置内容：小数点、科学计数法显示、换行、对齐方式、长宽、字体等等
使用场景：po主机器学习旅程

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 控制np矩阵输出格式
np.set_printoptions(
    infstr='inf',
    nanstr='nan',
    formatter=None,
    precision=4,    # 精度，保留小数点后几位
    # 最多可显示的Array元素个数
    # 限制的是基本元素个数，如3*5的矩阵，限制的是15而非3（行）
    # 如果超过就采用缩略显示
    threshold=500,
    edgeitems=3,    # 在缩率显示时在起始和默认显示的元素个数
    linewidth=150,  # 每行最多显示的字符数，默认80，超过则换行显示
    suppress=True   # 浮点显示（不用科学计数法）
)

# 控制pandas输出格式
pd.set_option('display.max_rows', 100)                              # 显示最多行数，超出该数以省略号表示
pd.set_option('display.max_columns', 100)                           # 显示最多列数，超出该数以省略号表示
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)                   # 数据超过总宽度后，不折叠显示
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)             # 设置输出右对齐
pd.set_option('display.width', 100)                                 # 数据显示总宽度
pd.set_option('display.max_colwidth', 16)                           # 设置单列的宽度，用字符个数表示，单个数据长度超出该数时以省略号表示
pd.set_option('display.large_repr', 'truncate')                     # 数据超过设置显示最大行列数时，带省略号显示/若是info则是统计信息显示
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)         # 为了直观的显示数字，不采用科学计数法
pd.set_option('display.show_dimensions', True)                      # 当数据带省略号显示时，在最后显示数据的维度
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)            # 处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)             # 无法对齐主要是因为列标题是中文
pd.set_option('display.width', 1000)                                # 设置打印宽度

# 解决seaborn中文字体乱码问题
sns.set(font=FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simhei.ttf", size=21).get_name())

# 解决matplotlib中文字体乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 使用默认style为底板
plt.style.use('default')