函数 `any()` 应用于多个数组，而不仅仅是一个答案

【问题标题】：function `any()` applied to several arrays rather than just one函数 `any()` 应用于多个数组，而不仅仅是一个
【发布时间】：2020-11-07 18:32:49
【问题描述】：

我想将函数any()同时应用于矩阵的所有行。

如果我将any() 与向量一起使用，当然只要任何元素返回True，它就会返回True（或1）：

import numpy as np

print any(np.array([0,0,0,1]))*1

现在假设我有一个矩阵。如果我想获得一个带有1 和0 的向量，具体取决于矩阵的每个元素在单独使用时是否会返回True，我可以使用for 循环来实现：

matrix=np.array([[0,0,0],[0,0,1],[0,1,0]])
result=np.zeros(len(matrix)).astype('int')
i=0
for line in matrix:
    result[i]=any(matrix[i])
    i+=1
    

print result

但是，这种方法似乎不太实用，因为矩阵的元素将使用for 循环一次处理一次。有没有更好的方法将any 扩展到矩阵输入，从而返回一个包含多个1 和0 的向量？

请注意，我不想使用 matrix.any()，因为它只会返回单个 True 或 False 语句，而我希望将其应用于矩阵的每个单独元素。

【问题讨论】：

请提供一些预期的输入/输出，因为您的目标不是很明确。 any 没有“应用于”任何东西，也没有返回向量。它仅返回True 或False 提供的可迭代元素中的元素是否真实
如果您想要的只是一行 1，如果该行中的任何元素是真实的，那么 np.where 可能会有所帮助。
@DeepSpace TY。是的，我想获得与我所写内容相同的输出，但不使用for 循环。可能np.where 确实是答案。

标签： python numpy boolean numpy-ndarray

【解决方案1】：

numpy.any(matrix, axis=1)

numpy.any 已经拥有你想要的功能。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

import numpy as np

matrix = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0]])
matrix_sums = np.sum(matrix, axis=1)
are_truthy_matrix_sums = matrix_sums > 0

print are_truthy_matrix_sums

我们使用np.sum 将矩阵简化为具有总和的一维数组，然后将这些总和与 0 进行比较，以查看这些行中是否有任何真值。

打印出来：

[False  True  True]

【讨论】：

您在错误的轴上工作 - 您只是没有注意到，因为 axis=0 和 axis=1 恰好为此数组产生了相同的结果。