tf値をCountVectoizerで計算し、toarray()で結果を出力したのですが、中身が全て出力されません。

Question

##初めに
現在、テキストをMecabで形態素解析を行い、単語の頻出度を求めたいため、CountVectoizerを使い、tf値を出しています。

##使用環境
windows10
Anaconda 3
python 3
##コード

import codecs
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = codecs.open('morphology.txt', 'r').read().splitlines()
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=u'(?u)\b\w+\b')
transformer = TfidfTransformer()
tf = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(tf.toarray())
print(tf.shape)

##実行結果

[[16 30 3 ... 1 54 5]]
(1, 10309)

##結果から
データの単語数は、もともと200000近くありました。
そこから、かぶりなどもあり、単語の種類は10309個あることがわかりました。

1つめの単語から、順に頻出度が16,30,3とでていますが、そこからラスト3つまでの出力が省略されています。

これを全て出力させるに、1つ試したことがありますが、結果はダメでした。

##試したこと
出力結果を表示させるのではなく、txtファイルに書き込ませたら、省略されずに全て表示されるのではないかと、考えました。
しかし、txtファイルの結果は、上記の出力結果と同じでした。

##最後に
どうすれば、省略されずにすべてのtf値を見ることができるでしょうか。
ご教授お願い致します。

また、現在の出力はtf値だけですが、
理想の出力は、
tf値の高い順に出力され、その単語も出力するような結果にしたいのですが、
どうすればよいでしょうか。

Answer 1

numpy.set_printoptions(threshold=numpy.inf)
これをprint前に追加することで、すべてのtf値を出力させました