numpy.any

numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)

测试给定轴上是否存在任何数组元素计算结果为 True.

如果 axis 为 None ,则返回单个布尔值

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 OR 归约所沿的轴或多个轴.默认值 ( axis=None ) 是对输入数组的所有维度执行逻辑 OR. axis 可以为负数,在这种情况下,它从最后一个轴计数到第一个轴.如果这是一个整数元组,则会对多个轴执行归约,而不是像之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,并且其类型会被保留(例如,如果它是浮点类型,那么无论 a 的类型如何,它都会保持这种类型,对于 True 返回 1.0,对于 False 返回 0.0).有关更多详细信息,请参阅 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.

如果传递了默认值,那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 any 方法,但是任何非默认值都会传递.如果子类的方法没有实现 keepdims ,则会引发任何异常.

其中array_like of bool,可选

要包含在检查任何 True 值中的元素. 有关详细信息,请参见 reduce .

在 1.20.0 版本加入.

返回:

anybool 或 ndarray

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

参见

ndarray.any

等效方法

all

测试给定轴上所有元素计算结果是否为 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, any 不会为对象 dtype 输入数组返回布尔值. 此行为仍然可以通过 np.logical_or.reduce 获得.

示例

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

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

>>> np.any([-1, 0, 5])
True

>>> np.any([[np.nan], [np.inf]], axis=1, keepdims=True)
array([[ True],
       [ True]])

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

>>> a = np.array([[1, 0, 0],
...               [0, 0, 1],
...               [0, 0, 0]])
>>> np.any(a, axis=0)
array([ True, False,  True])
>>> np.any(a, axis=1)
array([ True,  True, False])

>>> o=np.array(False)
>>> z=np.any([-1, 4, 5], out=o)
>>> z, o
(array(True), array(True))
>>> # Check now that z is a reference to o
>>> z is o
True
>>> id(z), id(o) # identity of z and o              
(191614240, 191614240)

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