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Python NumPy.all()与any()函数理解

(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))

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numpy.all

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([

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    NumpyPandas 技巧语法

    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

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    机器学习入门 3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing

    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,

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    numpy的Fancy Indexing和array比较详解

    ) 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

    18220

    Numpy的广播功能

    < , 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

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    6-比较掩码布尔

    : 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。

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    python:numpy数学函数和逻辑函数

    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

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    Python入门教程(六):Numpy计算之布尔运算

    # 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

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    Pandas知识点-equals()与==的区别

    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。 二、索引值对结果的影响不同 ? 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。

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    Python数据处理 numpy.median

    .]) >>> assert not np.all(a==b) >>> b = a.copy() >>> np.median(b, axis=None, overwrite_input=True) 3.5

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    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

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    强化学习之策略迭代和价值迭代(gym)

    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

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    计算元素的方差   np.argmin  计算最小值的索引   np.argmax  计算最大值的索引   np.median  计算元素的中位数   np.any  验证任何一个元素是否为真   np.all

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    20个不常见但却非常有用的Numpy函数

    np.all / np.any 当与assert语句一起使用时,这两个函数将在数据清理期间非常方便。 np.all仅当数组中的所有元素都符合特定条件时返回True: array1 = np.random.rand(100) array2 = np.random.rand(100) >>> np.all a1 = np.arange(1, 10, step=0.5) a2 = np.arange(0.8, 9.8, step=0.5) >>> np.all(a1 == a2) False >>> a1 所以你需要一个特殊的功能来找到这些异常的值: a = np.array([-9999, 99999, 97897, -79897, -np.inf]) >>> np.all(a.dtype == "float64

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    sklearn.feature_selection.VarianceThreshold 方差过滤踩过的坑

    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,

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    .]) >>> assert not np.all(a==b) >>> b = a.copy() >>> np.median(b, axis=None, overwrite_input=True) 3.5

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    Python扩展库numpy中的布尔运算

    False, True, True, True, False, True, False, True, True, False], dtype=bool) # 测试是否全部元素都小于1 >>> np.all

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    9] numpy通用函数ufunc函数 # 数组和标量的运算numpy不用for可直接* # numpy通用函数ufunc函数-四则运算-注意:幂(**),比较运算, # np.any表示逻辑or,np.all

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