Так как @bmu упомянул , pandas auto обнаруживает (по умолчанию) размер области отображения, то итоговое представление будет использоваться, когда репрезентация объекта не будет отображаться на дисплее. Вы упомянули изменение размера окна IDLE, чтобы не повлиять. Если вы делаете print df.describe().to_string()
, оно подходит к окну IDLE?
Размер терминала определяется pandas.util.terminal.get_terminal_size()
, это возвращает кортеж, содержащий (width, height)
на дисплее. Соответствует ли результат размеру вашего окна IDLE? Возможно, возникла проблема (был один из них при запуске терминала в emacs).
Обратите внимание, что можно обойти автоопределение, pandas.set_printoptions(max_rows=200, max_columns=10)
никогда не переключается на итоговый просмотр, если количество строк, столбцов не превышает заданные пределы.
Обновление: Pandas 0.11.0 и далее
pandas.set_printoptions(...)
устарели. Вместо этого используйте pandas.set_option
. Например:
import pandas as pd
pd.set_option('display.height', 1000)
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
Вот помощь для set_option
:
set_option(pat,value) - Sets the value of the specified option Available options: display.[chop_threshold, colheader_justify, column_space, date_dayfirst, date_yearfirst, encoding, expand_frame_repr, float_format, height, line_width, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, mpl_style, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, width] mode.[sim_interactive, use_inf_as_null] Parameters ---------- pat - str/regexp which should match a single option. Note: partial matches are supported for convenience, but unless you use the full option name (e.g. x.y.z.option_name), your code may break in future versions if new options with similar names are introduced. value - new value of option. Returns ------- None Raises ------ KeyError if no such option exists display.chop_threshold: [default: None] [currently: None] : float or None if set to a float value, all float values smaller then the given threshold will be displayed as exactly 0 by repr and friends. display.colheader_justify: [default: right] [currently: right] : 'left'/'right' Controls the justification of column headers. used by DataFrameFormatter. display.column_space: [default: 12] [currently: 12]No description available. display.date_dayfirst: [default: False] [currently: False] : boolean When True, prints and parses dates with the day first, eg 20/01/2005 display.date_yearfirst: [default: False] [currently: False] : boolean When True, prints and parses dates with the year first, eg 2005/01/20 display.encoding: [default: UTF-8] [currently: UTF-8] : str/unicode Defaults to the detected encoding of the console. Specifies the encoding to be used for strings returned by to_string, these are generally strings meant to be displayed on the console. display.expand_frame_repr: [default: True] [currently: True] : boolean Whether to print out the full DataFrame repr for wide DataFrames across multiple lines, `max_columns` is still respected, but the output will wrap-around across multiple "pages" if it's width exceeds `display.width`. display.float_format: [default: None] [currently: None] : callable The callable should accept a floating point number and return a string with the desired format of the number. This is used in some places like SeriesFormatter. See core.format.EngFormatter for an example. display.height: [default: 60] [currently: 1000] : int Deprecated. (Deprecated, use `display.height` instead.) display.line_width: [default: 80] [currently: 1000] : int Deprecated. (Deprecated, use `display.width` instead.) display.max_columns: [default: 20] [currently: 500] : int max_rows and max_columns are used in __repr__() methods to decide if to_string() or info() is used to render an object to a string. In case python/IPython is running in a terminal this can be set to 0 and pandas will correctly auto-detect the width the terminal and swap to a smaller format in case all columns would not fit vertically. The IPython notebook, IPython qtconsole, or IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to do correct auto-detection. 'None' value means unlimited. display.max_colwidth: [default: 50] [currently: 50] : int The maximum width in characters of a column in the repr of a pandas data structure. When the column overflows, a "..." placeholder is embedded in the output. display.max_info_columns: [default: 100] [currently: 100] : int max_info_columns is used in DataFrame.info method to decide if per column information will be printed. display.max_info_rows: [default: 1690785] [currently: 1690785] : int or None max_info_rows is the maximum number of rows for which a frame will perform a null check on its columns when repr'ing To a console. The default is 1,000,000 rows. So, if a DataFrame has more 1,000,000 rows there will be no null check performed on the columns and thus the representation will take much less time to display in an interactive session. A value of None means always perform a null check when repr'ing. display.max_rows: [default: 60] [currently: 500] : int This sets the maximum number of rows pandas should output when printing out various output. For example, this value determines whether the repr() for a dataframe prints out fully or just a summary repr. 'None' value means unlimited. display.max_seq_items: [default: None] [currently: None] : int or None when pretty-printing a long sequence, no more then `max_seq_items` will be printed. If items are ommitted, they will be denoted by the addition of "..." to the resulting string. If set to None, the number of items to be printed is unlimited. display.mpl_style: [default: None] [currently: None] : bool Setting this to 'default' will modify the rcParams used by matplotlib to give plots a more pleasing visual style by default. Setting this to None/False restores the values to their initial value. display.multi_sparse: [default: True] [currently: True] : boolean "sparsify" MultiIndex display (don't display repeated elements in outer levels within groups) display.notebook_repr_html: [default: True] [currently: True] : boolean When True, IPython notebook will use html representation for pandas objects (if it is available). display.pprint_nest_depth: [default: 3] [currently: 3] : int Controls the number of nested levels to process when pretty-printing display.precision: [default: 7] [currently: 7] : int Floating point output precision (number of significant digits). This is only a suggestion display.width: [default: 80] [currently: 1000] : int Width of the display in characters. In case python/IPython is running in a terminal this can be set to None and pandas will correctly auto-detect the width. Note that the IPython notebook, IPython qtconsole, or IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to correctly detect the width. mode.sim_interactive: [default: False] [currently: False] : boolean Whether to simulate interactive mode for purposes of testing mode.use_inf_as_null: [default: False] [currently: False] : boolean True means treat None, NaN, INF, -INF as null (old way), False means None and NaN are null, but INF, -INF are not null (new way). Call def: pd.set_option(self, *args, **kwds)
Активность CUDA из независимых процессов хоста обычно создает независимые контексты CUDA , по одному для каждого процесса. Таким образом, активность CUDA, запущенная из отдельных хост-процессов, будет проходить в отдельных контекстах CUDA на одном устройстве.
Активность CUDA в отдельных контекстах будет сериализована. GPU будет выполнять активность из одного процесса, и когда эта активность неактивна, он может и будет переключать контекст в другой контекст, чтобы завершить деятельность CUDA, запущенную из другого процесса. Подробное поведение межконтекстного планирования не указано. (Запуск нескольких контекстов на одном графическом процессоре также обычно не может нарушать основные ограничения графического процессора, такие как доступность памяти для распределения устройств.)
«Исключение» в этом случае (сериализация активности графического процессора от независимых хост-процессов) быть многопроцессорным сервером CUDA. В двух словах MPS действует как «воронка» для сбора активности CUDA, исходящей из нескольких хост-процессов, и запускает эту активность, как если бы она исходила из одного хост-процесса. Главное преимущество - избежать сериализации ядер, которые в противном случае могли бы работать одновременно . Канонический вариант использования будет состоять в том, чтобы запустить несколько рангов MPI, которые все намерены использовать один ресурс графического процессора.
Обратите внимание, что приведенное выше описание относится к графическим процессорам, которые находятся в режиме вычисления «по умолчанию» . Графические процессоры в режимах «Эксклюзивный процесс» или «Эксклюзивный поток» отклонят любые попытки создания более одного процесса / контекста на одном устройстве. В одном из этих режимов попытки других процессов использовать уже запущенное устройство приведут к ошибке CUDA API. Режим вычисления в некоторых случаях может быть изменен с использованием утилиты nvidia-smi .