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Python中numpy中any()和all()的使用方法

小编给大家分享一下Python中numpy中any()和all()的使用方法,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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

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。

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。

以上是Python中numpy中any()和all()的使用方法的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


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