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逻辑功能

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numpy.any

numpy.all

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>)[source]

测试沿给定轴的所有数组元素是否为True。

参数:

a:array_like

输入可以转换为数组的数组或对象。

axis:无或int或tuple ints,可选

沿着其执行逻辑AND缩减的轴或轴。默认( = )是对输入数组的所有维执行逻辑AND。可能为负,在这种情况下,从最后一个轴计数到第一个轴。

版本1.7.0中的新功能。

如果这是一个ints的元组,则在多个轴上执行缩减,而不是像以前一样执行单个轴或所有轴。

out:ndarray,可选

备用输出放置结果的数组。它必须具有与预期输出相同的形状,并且保留其类型(例如,如果dtype(out)是float,则结果将由0.0和1.0组成)。有关更多详细信息,请参阅doc.ufuncs(“输出参数”部分)。

keepdims:bool,可选

如果设置为True,则缩小的轴在结果中保留为尺寸为1的尺寸。使用此选项,结果将相对于原始arr正确广播。

如果传递默认值,则keepdims将不会传递到ndarray的子类的all方法,默认值为。如果子类sum方法不实现keepdims,则会引发任何异常。

返回:

all:ndarray,bool

除非指定out,否则会返回新的布尔值或数组,在这种情况下将返回对out的引用。

也可以看看

ndarray.all
等效法
any
测试沿给定轴的任何元素是否为True。

笔记

不是数字(NaN),正无穷大和负无穷大计算为True,因为这些不等于零。

例子

>>> np.all([[True,False],[True,True]])
False
>>> np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)
array([ True, False], dtype=bool)
>>> np.all([-1, 4, 5])
True
>>> np.all([1.0, np.nan])
True
>>> o=np.array([False])
>>> z=np.all([-1, 4, 5], out=o)
>>> id(z), id(o), z                             
(28293632, 28293632, array([ True], dtype=bool))