python-numpy.array中，any()和all()方法介绍

0.摘要

本文主要介绍numpy.array.any()和numpy.array.all()的用法和区别。

1.np.array.any()和numpy.array.all()

np.array.any()是或操作，将np.array中所有元素进行或操作，然后返回True或False

np.array.all()是与操作，将np.array中所有元素进行与操作，然后返回True或False

import numpy as np
arr1 = np.array([0,1,2,3])
arr2 = np.array([True,True,True])
print(arr1.any())
#result:True
print(arr1.all())
#result:False
print(arr2.any())
#result:True
print(arr2.all())
#result:True

2.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
print(lst1 != lst2)
#result:True

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。