Python numpy all用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.all 的用法。

用法:

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

測試沿給定軸的所有數組元素是否評估為 True。

參數：

a： array_like

可以轉換為數組的輸入數組或對象。

axis： 無或int 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。軸可能為負數，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，那麽保持昏暗不會被傳遞到all子類的方法numpy.ndarray，但是任何非默認值都是。如果sub-class' 方法沒有實現保持昏暗將引發任何異常。

where： 類似於 bool 的數組，可選

檢查所有內容時要包含的元素True值。看numpy.ufunc.reduce詳情。

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：

非數字 (NaN)、正無窮大和負無窮大評估為 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