Python numpy all用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.all 的用法。

用法:

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)

测试沿给定轴的所有数组元素是否评估为 True。

参数：

a： array_like

可以转换为数组的输入数组或对象。

axis： 无或int 或整数元组，可选

沿其执行逻辑与归约的轴。默认(axis=None) 是对输入数组的所有维度执行逻辑与。轴可能为负数，在这种情况下，它从最后一个轴计数到第一个轴。

如果这是一个整数元组，则在多个轴上执行归约，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行。

out： ndarray，可选

用于放置结果的备用输出数组。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) 是浮点数，则结果将由 0.0 和 1.0 组成)。有关更多详细信息，请参阅输出类型确定。

keepdims： 布尔型，可选

如果将其设置为 True，则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。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，那么保持昏暗不会被传递到all子类的方法numpy.ndarray，但是任何非默认值都是。如果sub-class' 方法没有实现保持昏暗将引发任何异常。

where： 类似于 bool 的数组，可选

检查所有内容时要包含的元素True值。看numpy.ufunc.reduce详情。

返回：

all： ndarray，布尔

除非指定了 out，否则将返回一个新的布尔值或数组，在这种情况下，将返回对 out 的引用。

注意：

非数字 (NaN)、正无穷大和负无穷大评估为 True，因为它们不等于零。

例子：

>>> np.all([[True,False],[True,True]])
False

>>> np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)
array([ True, False])

>>> np.all([-1, 4, 5])
True

>>> np.all([1.0, np.nan])
True

>>> np.all([[True, True], [False, True]], where=[[True], [False]])
True

>>> o=np.array(False)
>>> z=np.all([-1, 4, 5], out=o)
>>> id(z), id(o), z
(28293632, 28293632, array(True)) # may vary