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（轴 = 无）是对输入数组的所有维执行逻辑AND。轴可能为负，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。

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（轴 = 无）是对输入数组的所有维执行逻辑AND。轴可能为负，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。

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))