Python 基础：在 numpy 中使用 any() 和 all()

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

1.numpy.array.any()和numpy.array.all()，一个是

或


操作一个

是


与


操作

np.array.any()是

或

操作，

任意一个

元素为True，输出为True。

np.array.all()是

与

操作，

所有

元素为True，输出为True。

<p><span>import numpy as np
arr1 = np.array([0,1,2,3])
print(arr1.any())   # True
print(arr1.all())   # False<br/></span></p>

<p><span>import numpy as np
 
arr2 = np.array([True,True,True])
print(arr2.any())   # True
print(arr2.all())   # True<br/></span></p>

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：

<p><span>lst1 = [1,3,5,7,9]
lst2 = [2,4,6,8,10]
print(lst1 == lst2)
#result:False<br/></span></p>

<p><span>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]<br/></span></p>

可以看出：


使用“=”判断两个列表是否相同，返回 True 或 False，np.array 返回每个元素值的比较列表。

那么如何比较两个np.array，而不是其中的元素呢？

<p><span>arr1 = np.arange(10)
arr2 = np.arange(10)
print((arr1 == arr2).all())
#result:True<br/></span></p>

arr1 == arr2 返回 np.array 类型的数组。因此，.all() 方法可以用来判断 arr1 和 arr2 是否相等。

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


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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）