Функция numpy all() в Python — примеры использования

• Знакомство с функцией numpy all()
• Примеры с функцией NumPy all()
• 1) Пример использования функции numpy all() в одномерных массивах
• 2) Функция numpy all() с многомерным массивом

Знакомство с функцией numpy all()

Функция numpy all() в Python возвращает True, если все элементы в массиве (или вдоль заданной оси) имеют значение True.

Ниже показан синтаксис функции all():

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)

В этом синтаксисе a представляет собой массив numpy или объект, подобный массиву, например список.

Если входной массив содержит все числа, функция all() возвращает True, если все числа ненулевые; или False, если хотя бы одно число равно нулю. Причина в том, что все ненулевые числа оцениваются как True, а ноль — как False.

Примеры с функцией NumPy all()

Давайте рассмотрим несколько примеров использования функции all().

1) Пример использования функции numpy all() в одномерных массивах

В следующем примере функция all() используется для проверки того, все ли числа в массиве отличны от нуля:

import numpy as np

result = np.all([0, 1, 2, 3])
print(result)

Выход:

False

Результат — False, поскольку в индексе 0 массива имеется ноль.

import numpy as np


result = np.all(np.array([-1, 2, 3]))
print(result)

Выход:

True

Этот пример возвращает значение True, поскольку все числа в массиве не равны нулю. Вы можете передать в функцию all() объект, подобный массиву, например список. Например:

import numpy as np


result = np.all([-1, 2, 3])
print(result)

Выход:

True

2) Функция numpy all() с многомерным массивом

В следующем примере функция all() используется для проверки того, все ли элементы многомерного массива имеют значение True:

import numpy as np

a = np.array([[0, 1], [2, 3]])
result = np.all(a, axis=0)
print(result)

Выход:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 1],
    [2, 3]
])
result = np.all(a, axis=0)
print(result)

Выход:

False

Кроме того, вы можете оценивать элементы вдоль оси, передавая аргумент оси следующим образом:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 1],
    [2, 3]]
)
result = np.all(a, axis=0)
print(result)

Выход:

[False  True]

И ось-1:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 1],
    [2, 3]
])
result = np.all(a, axis=1)
print(result)

Выход:

[False  True]