在numpy中,数组可能具有包含字段的数据类型,类似于电子表格中的列。一个例子是[(a, int), (b, float)]
,其中数组中的每个条目都是一对(int,float)。通常,这些属性是使用字典查找(例如,arr['a'] and arr['b']
。
记录数组允许使用以下方式将字段作为数组的成员进行访问arr.a and arr.b
。如果记录数组中的所有元素均评估为True,则numpy.recarray.all()函数将返回True。
用法: numpy.recarray.all(axis=None, out=None, keepdims=False)
参数:
axis:[无或int或int的元组,可选]执行逻辑AND归约的一个或多个轴。
out :[ndarray,可选]将结果存储到的位置。
->如果提供,则必须具有广播输入的形状。
->如果未提供或没有,则返回新分配的数组。
keepdims :[bool,可选]如果将其设置为True,则缩小的轴将保留为尺寸为1的尺寸。使用此选项,结果将针对输入数组正确广播。
如果传递了默认值,则keepdims不会传递给ndarray的所有子类方法,但是任何非缺省值都将传递。如果子类sum方法未实现keepdims,则将引发任何异常。
返回:[ndarray,bool]如果所有元素的评估结果为True,则返回True。
代码1:
# Python program explaining
# numpy.recarray.all() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([(5.0, 2), (3.0, 4)],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array:", in_arr)
# convert it to a record array, using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float:", rec_arr.a)
print("Record array of int:", rec_arr.b)
# applying recarray.all methods to float record array
out_arr = geek.recarray.all(rec_arr.a)
print ("Output array:", out_arr)
# applying recarray.all methods to int record array
out_arr = geek.recarray.all(rec_arr.b)
print ("Output array:", out_arr)
Input array: [(5.0, 2) (3.0, 4)] Record array of float: [ 5. 3.] Record array of int: [2 4] Output array: True Output array: True
代码2:
如果我们申请numpy.recarray.all()
到整个记录数组,那么它将给Type error
因为数组是灵活类型或混合类型。
# Python program explaining
# numpy.recarray.all() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([(5.0, 2), (3.0, 4)],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array:", in_arr)
# convert it to a record array, using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array ", rec_arr)
# applying recarray.all methods to record array
out_arr = geek.recarray.all(rec_arr)
print ("Output array:", out_arr)
TypeError:cannot perform reduce with flexible type
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注:本文由纯净天空筛选整理自jana_sayantan大神的英文原创作品 Numpy recarray.all() function | Python。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。