python all和any用法_Python基础：numpy中any()和all()的用法

在掌握了numpy的基础知识后，本篇文章主要介绍numpy.array下，any()和all()函数的用法。

1.简介：numpy.array.any()和numpy.array.all()，以下都用简写

np.array.any()是或操作，任意一个元素为True，输出为True。

np.array.all()是与操作，所有元素为True，输出为True。

import numpy as np

arr1 = np.array([0,1,2,3])

print(arr1.any()) # True

print(arr1.all()) # Falseimport numpy as np

arr2 = np.array([True,True,True])

print(arr2.any()) # True

print(arr2.all()) # True

2.运用：判断np.array是否相等

首先，我们看一下list和np.array的区别：lst1 = [1,3,5,7,9]

lst2 = [2,4,6,8,10]

print(lst1 == lst2)

#result:Falseimport numpy as np

arr1 = np.arange(10)

arr2 = np.arange(10)

print(arr1 == arr2)

#result:[ True True True True True True True True True True]

可以看出：用 “=” 判断两个list 是否相同，返回的是True或False，而np.array返回的是每个元素值比较的列表。

那么如何比较两个np.array，而不是其中的元素呢？arr1 = np.arange(10)

arr2 = np.arange(10)

print((arr1 == arr2).all())

#result:True

arr1 == arr2返回的仍然是np.array类型的数组，因此，再通过.all()方法即可判断arr1、arr2是否相等。

通过本次学习，相信小伙伴们对numpy有了进一步的了解和灵活运用。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

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