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!
创新互联建站服务项目包括许昌网站建设、许昌网站制作、许昌网页制作以及许昌网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,许昌网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到许昌省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!
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!
标题名称:Python中numpy中any()和all()的使用方法
本文URL:http://pwwzsj.com/article/iiejgi.html