Манипулирование данными в Python почти идентично манипулированию массивами Numpy: даже более новые библиотеки, такие как Pandas, построены вокруг массива NumPy.
Функция Numpy all() проверяет все элементы массива вдоль указанной оси. Если есть все элементы на определенной оси, она возвращает True.
Что такое функция np.all() в Python?
Функция numpy.all() в Python возвращает True, когда все элементы ndarray, переданные первому параметру, имеют значение True, и возвращает False в противном случае. Функция np.all() принимает четыре аргумента, один из которых является обязательным, а остальные три — необязательными.
Чтобы проверить, все ли элементы массива вдоль указанной оси оценивают True в Python, используйте метод np.all(). Если вы укажете ось параметра, она возвращает True, если все элементы имеют верное значение для каждой оси.
Синтаксис
|
1 |
numpy.all(array, axis = None, out = None, keepdims = <NoValue>) |
Параметры
Функция all() принимает до четырех параметров.
- array: это массив, над которым нам нужно работать.
- axis: Ось или оси, вокруг которых выполняется логическое сокращение OR. По умолчанию(axis = None) выполняется логическое ИЛИ для всех измерений входного массива. Ось может быть отрицательной, и в этом случае она считается от последней оси к первой. Если это кортеж целых чисел, происходит сокращение по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше.
- out: Это необязательное поле. Альтернативный выходной массив для позиционирования результата. Он должен иметь ту же форму, что и запланированное исполнение, и сохранять свою форму.
- keepdims: если для этого параметра установлено значение True, уменьшенные оси остаются в результате как измерения с размером один. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.
Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будут передаваться никаким методам подклассов ndarray. Однако любое значение, отличное от значения по умолчанию, будет вызвано любыми исключениями, если метод подкласса не реализует keepdims.
Возвращаемое значение
Функция all() всегда возвращает логическое значение. Но это логическое значение зависит от параметра ‘out’.
Обратите внимание, что Not a Number(NaN), положительная бесконечность и отрицательная бесконечность оцениваются как True, поскольку они не равны нулю.
Программа для демонстрации работы метода all()
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
import numpy as np #Declaring different types of array arr1 = [[True, False], [True, False]] print(np.all(arr1, axis=0)) arr2 = [5, 10, 0, 100] print(np.all(arr2)) print(np.all(np.nan)) arr3 = [[0, 0], [0, 0]] print(np.all(arr3, axis=0)) |
Выход:
|
1 2 3 4 |
[ True False] False True [False False] |
Объяснение
- В примере первого типа мы тестируем all() по столбцам и видим, что в первом столбце все значения равны True, поэтому ответ равен True, а во втором столбце все значения равны False, поэтому ответ False.
- В примере второго типа мы видим, что третье значение равно 0, поэтому, поскольку не все значения равны True, ответ False.
- В третьем примере у нас есть numpy.nan как True; ответ True.
- В четвертом примере у нас есть все значения, равные 0, поэтому наш ответ False.
Разница между функциями np.all() и np.any()
- Функция numpy.any() возвращает True, если хотя бы один элемент в массиве Numpy оценивается как True.
- Функция numpy.all() возвращает True, только если все элементы в массиве Numpy оценены как True.
Эти тесты могут быть выполнены с учетом n-мерного массива как плоского массива или по определенной оси массива.
