Python基础:numpy中any()和all()的用法

python

在掌握了numpy的基础知识后,本篇文章主要介绍numpy.array下,any()和all()函数的用法。

1.简介:numpy.array.any()和numpy.array.all(),以下都用简写


np.array.any()是操作,任意一个元素为True,输出为True。

np.array.all()是操作,所有元素为True,输出为True。


import numpy as np

arr1 = np.array([0,1,2,3])

print(arr1.any())   # True

print(arr1.all())   # False

import numpy as np

arr2 = np.array([True,True,True])

print(arr2.any())   # True

print(arr2.all())   # True

2.运用:判断np.array是否相等

首先,我们看一下list和np.array的区别:

lst1 = [1,3,5,7,9]

lst2 = [2,4,6,8,10]

print(lst1 == lst2)

#result:False

import numpy as np

arr1 = np.arange(10)

arr2 = np.arange(10)

print(arr1 == arr2)

#result:[ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]


可以看出:用 “=” 判断两个list 是否相同,返回的是True或False,而np.array返回的是每个元素值比较的列表。

那么如何比较两个np.array,而不是其中的元素呢?

arr1 = np.arange(10)

arr2 = np.arange(10)

print((arr1 == arr2).all())

#result:True

arr1 == arr2返回的仍然是np.array类型的数组,因此,再通过.all()方法即可判断arr1、arr2是否相等。

通过本次学习,相信小伙伴们对numpy有了进一步的了解和灵活运用。更多Python学习推荐:云海天Python教程网

以上是 Python基础:numpy中any()和all()的用法 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/529226.html

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