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Python dask.array.all用法及代碼示例


用法:

dask.array.all(a, axis=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)

測試沿給定軸的所有數組元素是否評估為 True。

此文檔字符串是從 numpy.all 複製的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

參數：

a：array_like

可以轉換為數組的輸入數組或對象。

axis：無或整數或整數元組，可選

沿其執行邏輯與歸約的軸。默認 (axis=None) 是對輸入數組的所有維度執行邏輯與。 axis 可能為負數，在這種情況下，它從最後一個軸計數到第一個軸。

如果這是一個整數元組，則在多個軸上執行歸約，而不是像以前那樣在單個軸或所有軸上執行。

out：ndarray，可選

用於放置結果的備用輸出數組。它必須具有與預期輸出相同的形狀，並且保留其類型(例如，如果 dtype(out) 是浮點數，則結果將由 0.0 和 1.0 組成)。有關更多詳細信息，請參閱輸出類型確定。

keepdims：布爾型，可選

如果將其設置為 True，則縮小的軸將作為尺寸為 1 的尺寸留在結果中。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，那麽 keepdims 將不會傳遞給 ndarray 的子類的 all 方法，但是任何非默認值都會傳遞。如果 sub-class' 方法未實現 keepdims，則將引發任何異常。

where：數組 of bool，可選(在 Dask 中不支持)

檢查所有 True 值時要包含的元素。有關詳細信息，請參閱~numpy.ufunc.reduce。

返回：

all：ndarray，布爾

除非指定了 out，否則將返回一個新的布爾值或數組，在這種情況下，將返回對 out 的引用。

注意：

不是數字 (NaN)，正無窮大和負無窮大計算為 True，因為它們不等於零。

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

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注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.array.all。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。