numpy.all#

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

测试沿给定轴的所有数组元素是否评估为 True.

参数:
aarray_like

可以转换为数组的输入数组或对象.

axisNone 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.

在 1.7.0 版本加入.

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

outndarray, 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）.更多详细信息请参见 输出类型确定.

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.使用此选项,结果将正确地与输入数组进行广播.

如果传递的是默认值,那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 all 方法,然而任何非默认值将会被传递.如果子类的方法没有实现 keepdims,任何异常将会被引发.

where类数组的布尔值,可选

检查所有 True 值时要包含的元素.详见 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

测试沿给定轴的任何元素是否评估为 True.

备注

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 版本发生变更: 在 NumPy 2.0 之前,``all`` 不会为对象 dtype 输入数组返回布尔值.这种行为仍然可以通过 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
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