(a2):", np.all(a2)) # 输出：False a3 = np.array([0, 3, 0, 0, 0]) # 随手写一个矩阵 [0 3 0 0 0] print("np.all...("np.all(a4):", np.all(a4)) # 输出：False a5 = np.full_like(a3, False) # 生成一个全是False的矩阵，形状与a3一样 print(..."np.all(a5):", np.all(a5)) # 输出：False a6 = np.full_like(a3, True) # 生成一个全是True的矩阵，形状与a3一样 print("np.all...(a6):", np.all(a6)) # 输出：True numpy.any() any(a, axis=None, out=None, keepdims=np....(b1):", np.all(b1)) # 判断矩阵中所有元素是否都为True 输出结果 np.all(b1): False print("np.any(b1):", np.any(b1))
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...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...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： 由于第1列和第3列的值中有负数所以判断结果为
infinity and negative infinity evaluate to True because these are not equal to zero.Examples>>>>>> 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>>>>>> o=np.array(False)>>> z=np.all([
one_fil = fil.iloc[0:1, :] df2 = pd.concat([df2, one_fil]) print(df2) Numpy np.all...one_fil = fil.iloc[0:1, :] df2 = pd.concat([df2, one_fil]) # all 可迭代对象只有全为True才返回True，特列是np.all...([]) 返回True np.all([]) True
border_color = [255, 255, 255] # 找到不是边框颜色的第一个像素 matrix = img_array.reshape(-1,3) mask = np.all...(matrix == np.array(border_color), axis=1) row_mask = np.all(mask.reshape(ny,nx) , axis=1) col_mask...= np.all(mask.reshape(ny,nx) , axis=0) top, bottom = np.where(row_mask == False)[0][[0, -1]]
print(np.any(x < 0)) # False 与 np.any 相对应的还有 np.all，只有当传入的 bool 数组中的元素全部都为 True，np.all 才会返回 True，其余情况返回...print(np.all(x >= 0)) # True print(np.all(x > 0)) # False 同样，上面的方法依然适用于矩阵。...''' print(np.sum(X % 2 == 0, axis = 0)) # 沿着行的方向，每一列有多少个偶数 ''' [4 0 4 0] ''' 对于矩阵这种多维数组，np.any 和 np.all...print(np.all(X > 0, axis = 1)) # 沿着列的方向，看的是每一行 ''' [False True True True] ''' 第 0 行不满足所有的元素都大于 0，
I can then use the np.all function to find out if all of the elements in the array are greater than or...然后我可以使用np.all函数来确定数组中的所有元素是否大于或等于0.1。 In this case, the answer is true. 在这种情况下，答案是正确的。...And that’s why np.all also returns true. 这就是为什么np.all也返回true。
) print(x - 10) print(np.sum(x<3))#返回小于3的元素个数 print(np.any(x==0)) #只要向量x中有等于0的就返回true print(np.all...X<4)) print(np.count_nonzero(X<5)) #返回X中小于5的不等于0的个数 print(np.any(X==0)) #只要向量x中有等于0的就返回true print(np.all
如果我们有兴趣快速检查，是否任何或所有值都是真的，我们可以使用（你猜对了）np.any或np.all： # 存在大于 8 的值吗？...np.all(x < 10) # True # 所有值都等于 6 吗？ np.all(x == 6) # False np.all和np.any也可用于特定的轴。...np.all(x < 8, axis=1) # array([ True, False, True], dtype=bool) 这里第一行和第三行中的所有元素都小于 8，而第二行则不是这种情况。...对于这些情况，请确保使用np.sum()，np.any()和np.all（()！ 布尔运算符 我们已经看到了我们如何计算，比如降雨量小于 4 英寸的所有日子，或降雨量大于 2 英寸的所有日子。
: 5 用sum汇总的一个好处是可以根据行或者列来汇总 # 根据列汇总 In [45]: np.sum(x<=3,axis=0) Out[45]: array([3, 1, 1]) np.any 和 np.all...方法用来判断数组任意一个元素是否符合条件和所有元素是否符合 In [49]: np.any(x<3) Out[49]: True In [50]: np.all(x<3) Out[50]: False...可以看到第二行满足 ...: np.all(x >= 3, axis=1) Out[55]: array([False, True, False]) 最后 需要注意的是：如聚合：最小，最大和介于两者之间的内容所述...对于这些示例，请确保使用np.sum（），np.any（）和np.all（）！ 布尔运算符 我们已经看到了如何计算，例如，降雨少于四英寸的所有日子，或降雨大于两英寸的所有日子。
< , axis=) array([, , ]) # 有没有值大于8 np.any(x > ) True # 有没有值小于0 np.any(x < ) False # 是否所有值小于10 np.all...(x < ) True # 是否所有值等于6 np.all(x == ) False # 是否每行的所有值都小于8 np.all(x < , axis=) array([ True, False
不过，因为equals()和==的内部判断是有差异的，所以equals()与np.all(df1==df2)并不完全等价，可以继续看下面的介绍。...这也是前面说equals()与np.all(df1==df2)不完全等价的原因。 在判断两个DataFrame或Series是否等效时，空值对我们来说都是一样的。
a = np.array([0, 4, 5]) b = np.copy(a) print(np.all(a == b)) # True print(np.any(a == b)) # True b[...0] = 1 print(np.all(a == b)) # False print(np.any(a == b)) # True print(np.all([1.0, np.nan])) # True...print(np.any([1.0, np.nan])) # True a = np.eye(3) print(np.all(a, axis=0)) # [False False False] print
# 有没有大于8的值 np.any(x > 8) # True # 有没有小于0的值 np.any(x < 0) # False # 是否所有值都小于10 np.all(x < 10) # True...# 是否所有值都等于6 np.all(x == 6) # False np.all()和np.any（）也可以沿着特定的坐标轴进行计算。...# a是否是每行的所有值都小于8 np.all(x < 8, axis=1) # array([ True, False, True], dtype=bool) 04 布尔运算符 布尔运算符包括了比较运算符
pd.isna(df['Coupon_id']) nan_02 = pd.isna(df['Discount_rate']) nan_03 = pd.isna(df['Date_received']) np.all...(nan_01 == nan_03) and np.all(nan_01 == nan_02) # 说明df['Coupon_id']列与df['Date_received']列的空值完全相等
np.unique np.ndarray.unique 数组中每种值保留一个，并且sort之 np.any np.ndarray.any 数组中只要一个非False即返回True，否则返回False np.all
.]) >>> assert not np.all(a==b) >>> b = a.copy() >>> np.median(b, axis=None, overwrite_input=True) 3.5
next_state]) # 2.更新最优policy policy[state] = np.argmax(action_value) if np.all...policy = policy_improvement(env, value_table, policy, gamma) # 3.判断终止条件 if np.all
False,False,,False]) 统计个数： np.count_nonzero(x>6) np.sum(x<6,axis=1) 每行有多少值小于6 np.any(x<8) 任意值是否小于8 np.all
RuntimeWarning: invalid value encountered in greater return self.variances_ > self.threshold >>> np.all...(X > 0) False >>> np.all(X_var > 0) False 而且 >>> np.var(X_var) nan 报错原因：原始数据csv文件中存在negative, NaN,
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
