numpy.all#

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)[源代码]#

测试给定轴上所有数组元素是否都为 True.

参数:
aarray_like

可以转换为数组的输入数组或对象.

轴None 或 int 或 int 元组,可选

执行逻辑 AND 归约的轴或多个轴.默认值 ( axis=None ) 是对输入数组的所有维度执行逻辑 AND. axis 可以是负数,在这种情况下,它从最后一个轴计数到第一个轴.如果这是一个 int 元组,则对多个轴执行归约,而不是像以前那样对单个轴或所有轴执行归约.

outndarray,可选

用于放置结果的备用输出数组.它必须具有与预期输出相同的形状,并且其类型将被保留(例如,如果 dtype(out) 是 float,则结果将由 0.0 和 1.0 组成).有关更多详细信息,请参见 输出类型确定 .

keepdimsbool,可选

如果设置为 True,则缩小的轴将保留在结果中,作为大小为 1 的维度.使用此选项,结果将针对输入数组正确广播.

如果传递默认值,则 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 all 方法,但是任何非默认值都将被传递.如果子类的方法未实现 keepdims ,则会引发任何异常.

其中array_like of bool,可选

要在检查所有 True 值时包括的元素.有关详细信息,请参见 reduce .

在 1.20.0 版本加入.

返回:
allndarray, bool

除非指定了 out ,否则将返回一个新的布尔值或数组,在这种情况下,将返回对 out 的引用.

参见

ndarray.all

等效方法

any

测试给定轴上是否有任何元素的值为 True.

注释

非数字 (NaN),正无穷大和负无穷大的计算结果为 True ,因为它们不等于零.

在 2.0 版本发生变更: 在 NumPy 2.0 之前, all 不会为 object dtype 输入数组返回布尔值.此行为仍然可以通过 np.logical_and.reduce 使用.

示例

>>> 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
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