在numpy中,數組可能具有包含字段的數據類型,類似於電子表格中的列。一個例子是[(a, int), (b, float)]
,其中數組中的每個條目都是一對(int,float)。通常,這些屬性是使用字典查找(例如,arr['a'] and arr['b']
。
記錄數組允許使用以下方式將字段作為數組的成員進行訪問arr.a and arr.b
。如果記錄數組中的任何元素的值為True,則numpy.recarray.any()函數返回True。
用法: numpy.recarray.any(axis=None, out=None, keepdims=False)
參數:
axis:[無或int或int的元組,可選]執行邏輯或運算的一個或多個軸。
out :[ndarray,可選]將結果存儲到的位置。
->如果提供,則必須具有廣播輸入的形狀。
->如果未提供或沒有,則返回新分配的數組。
keepdims :[bool,可選]如果將其設置為True,則縮小的軸將保留為尺寸為1的尺寸。使用此選項,結果將針對輸入數組正確廣播。
如果傳遞了默認值,則keepdims將不會傳遞給ndarray的子類的任何方法,但是,任何非默認值都將傳遞給該方法。如果子類sum方法未實現keepdims,則將引發任何異常。
返回:[ndarray,bool]如果任何元素的評估結果為True,則返回True。
代碼1:
# Python program explaining
# numpy.recarray.any() 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)
# applying recarray.any methods to float record array
out_arr = geek.recarray.any(rec_arr.a)
print ("Output array:", out_arr)
print("\nRecord array of int:", rec_arr.b)
# applying recarray.any methods
# to int record array
out_arr = geek.recarray.any(rec_arr.b)
print ("Output array:", out_arr)
Input array: [(5.0, 2) (3.0, 4)] Record array of float: [ 5. 3.] Output array: True Record array of int: [2 4] Output array: True
代碼2:
如果我們申請numpy.recarray.any()
到整個記錄數組,則將給出Type錯誤,因為該數組是靈活類型或混合類型。
# Python program explaining
# numpy.recarray.any() 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.any methods to record array
out_arr = geek.recarray.any(rec_arr)
print ("Output array:", out_arr)
TypeError:cannot perform reduce with flexible type
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注:本文由純淨天空篩選整理自jana_sayantan大神的英文原創作品 Numpy recarray.any() function | Python。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。