【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.all函数

阿黎逸阳

发布于 2023-11-27 16:37:28

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发布于 2023-11-27 16:37:28

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大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。

而大数据分析的基础是学好编程语言。

本文和你一起来探索Python中的all函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。

也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。

本文目录

安装numpy包
all函数定义
all函数实例 3.1 判断数组中的所有元素是否都大于0 3.2 判断二维数组中每一行是否都大于0 3.3 判断数据框中是否每一列都大于0

一、安装numpy包

all是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。打开cmd，安装语句如下：

pip install numpy

由于numpy库是数据分析最常用的库之一，所以我早就安装过了，再安装会提示如下内容：

二、all函数定义

其基本调用语法如下：

import numpy as np  
  
numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<noinput>, *, where=<noinput>, casting='same_kind')

常用参数详解：

a: 输入数组或数据框。
axis: 可选参数，指定在哪个维度上判断。如果未指定，则检查数组中的所有元素。
out: 可选参数，用于指定输出结果的位置。
keepdims: 可选参数，如果设置为True，则保持输出结果的维度与输入数组一致。
where: 可选参数，用于指定条件。
casting: 可选参数，用于控制类型转换。



三、all函数实例


1   判断数组中的所有元素是否都大于0
首先导入numpy库，然后用np.all函数判断数组中是否所有元素都大于0，具体代码如下：


2   判断二维数组中的每一行是否都大于0
接着判断二维数组中的每一行是否都大于0，具体代码如下：

import numpy as np  
  
a = np.array([[-1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  
result = np.all(a > 0, axis=1)  
print(result) 
得到结果：
[False  True  True]
在这个例子中，我们创建了一个二维数组a，并使用np.all()函数检查每一行中的所有元素是否都大于0。
通过在axis参数中传入1，我们指定了判断维度为行。由于每一行中的所有元素都大于0，所以输出结果为[False True True]。
如果需要对列进行判断，只要指定axis为0即可。

3  判断数据框中是否每一列都大于0
接着判断数据框中是否每一列都大于0，具体代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd 

date2 = pd.DataFrame([[1, 1, 2], [-2, 5, -9]])
print('np.all判断结果')
print('')
print(np.all(date2>0, axis=0))
print('')
print('date2的值：')
date2
得到结果：