dask.array.all

dask.array.all¶

dask.array.all(a, axis=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)[源代码]¶

测试沿给定轴的所有数组元素是否评估为 True。

此文档字符串是从 numpy.all 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

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 的元组，可选

执行逻辑与归约的轴或轴。默认 (axis=None) 是对输入数组的所有维度执行逻辑与。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。

1.7.0 新版功能.

如果这是一个整数的元组，则会在多个轴上执行缩减操作，而不是像之前那样在单个轴或所有轴上执行。

出ndarray，可选

要在其中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，并且其类型保持不变（例如，如果 dtype(out) 是浮点型，结果将由 0.0 和 1.0 组成）。更多详情请参见 Output type determination。

keepdimsbool, 可选

如果设置为True，被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中。通过此选项，结果将正确地与输入数组进行广播。

如果传递了默认值，那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 all 方法，然而任何非默认值都会被传递。如果子类的方法没有实现 keepdims，任何异常都会被引发。

哪里array_like 的布尔值，可选（Dask 不支持）

检查所有 True 值时要包含的元素。详情请参见 ~numpy.ufunc.reduce。

1.20.0 新版功能.

返回

参见

注释

非数字 (NaN)、正无穷大和负无穷大评估为 True，因为这些不等于零。

在 2.0 版更改: 在 NumPy 2.0 之前，all 不会为对象 dtype 输入数组返回布尔值。此行为仍可通过 np.logical_and.reduce 获得。

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

dask.array.add

dask.array.allclose