numpy.all

numpy.все(a, axis=None, out=None, keepdims= значение>, *, where= значение>)

Проверить, все ли элементы массива вдоль заданной оси оцениваются как True.

Параметры:

aarray_like

Входной массив или объект, который может быть преобразован в массив.

осьNone или int или кортеж ints, опционально

Ось или оси, вдоль которых выполняется логическое И-сокращение. По умолчанию (axis=None) - выполнить логическое И по всем измерениям входного массива. ось может быть отрицательным, в этом случае отсчет ведется от последней к первой оси. Если это кортеж целых чисел, редукция выполняется по нескольким осям, вместо одной оси или всех осей, как раньше.

выходndarray, необязательно

Альтернативный выходной массив для размещения результата. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый вывод, и его тип сохраняется (например, если dtype(out) имеет тип float, результат будет состоять из 0.0 и 1.0). См. Определение типа вывода для получения дополнительной информации.

keepdimsbool, необязательно

Если установлено значение True, оси, которые были сокращены, остаются в результате как размерности с размером один. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в all метод подклассов ndarray, однако любое нестандартное значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims любые исключения будут вызваны.

гдеarray_like из bool, необязательный

Элементы для включения в проверку для всех True значения. См. reduce подробности.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает:

всеndarray, bool

Возвращается новое логическое значение или массив, если только выход указан, в этом случае ссылка на выход возвращается.

Смотрите также

ndarray.all

эквивалентный метод

any

Проверяет, оценивается ли любой элемент вдоль заданной оси как True.

Примечания

Не число (NaN), положительная бесконечность и отрицательная бесконечность оцениваются как True потому что они не равны нулю.

Изменено в версии 2.0: До NumPy 2.0, all не возвращал логические значения для входных массивов с dtype object. Это поведение всё ещё доступно через np.logical_and.reduce.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> import numpy as np
>>> np.all([[True,False],[True,True]])
False

>>> np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)
array([ True, False])

>>> np.all([-1, 4, 5])
True

>>> np.all([1.0, np.nan])
True

>>> np.all([[True, True], [False, True]], where=[[True], [False]])
True

>>> o=np.array(False)
>>> z=np.all([-1, 4, 5], out=o)
>>> id(z), id(o), z
(28293632, 28293632, array(True)) # may vary

НазадОткрыть во вкладке