.join()を用いた時に”\n”でうまく改行されない

Question

前提・実現したいこと

括弧が数値毎に付いていたため、.join()で出力される値を表示させているのですが、"\n"を前に入れても改行されず４列で表示されてしまいます。

発生している問題・エラーメッセージ

一列で表示したいのですが、以下のように４列で表示されてしまいます。

  9.59939897e-01  2.98515558e-02 -3.83259583e+00  2.09596157e+00
  2.29163766e+00  2.82266796e-01  1.91856599e+00  4.33767051e-01
  2.79337585e-01 -4.41323102e-01  4.04439878e+00 -2.34605551e-01
  1.55113792e+00  1.79032969e+00  1.76798975e+00  4.16268021e-01

該当のソースコード

import numpy as np
import sys

from keras.preprocessing import image
from keras_vggface.vggface import VGGFace
from keras_vggface import utils
from keras import backend as K
from keras.models import Model

# Based on VGG16 architecture -> old paper(2015)
model = VGGFace(model='vgg16') # or VGGFace() as default
# Based on RESNET50 architecture -> new paper(2017)
#vggface = VGGFace(model='resnet50')
# Based on SENET50 architecture -> new paper(2017)
#vggface = VGGFace(model='senet50')
model.summary()

# Change the image path with yours.

img = image.load_img(sys.argv[1], target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = utils.preprocess_input(x, version=1) # or version=2
model_extractfeatures = Model(inputs=model.input, output=model.get_layer('fc8').output)
fc8_features = model_extractfeatures.predict(x)
preds = model.predict(x)
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
#print (fc8_features.transpose())
print ("\n".join([str(x) for x in fc8_features]))

print ("\n".join([str(x) for x in fc8_features]))

試したこと

""を''に変えてみたり、\を¥に変えてみたりはしました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

使用しているのは、MAC OSです。

Comments

[LouiS0616]

fc8_features の型は何ですか？

Answer 1

次のように書けば期待どおりの出力になるように思います。

print ("\n".join([str(x) for x in fc8_features.flatten()]))

内包表記類は慣れないと中々読みづらいので、for文を適宜活用して動作を確認すると良いです。

tmp = []
for x in fc8_features:
    print(type(x), x)
    tmp.append(x)

dst = '\n'.join(tmp)
print(dst)

恐らく元々のNumPyアレイの形状が (n, 4) なんでしょう。

おまけ

こう書くこともできます。

print(*fc8_features.flatten(), sep='\n')

Comments

[satoUmino]

おまけまで回答していただきありがとうございまいした。
うまく出力ができ、大変参考になりました。

Answer 2

コードとして間違ってはいないので、データと合ってないと言うことだと思います。
データ（fc8_features）が不明なので、これ以上はなんとも。