了解 numpy 数组中 any() 和 all() 的使用答案

【问题标题】：Understanding the use of any() and all() in numpy arrays了解 numpy 数组中 any() 和 all() 的使用
【发布时间】：2018-11-20 22:10:23
【问题描述】：

以下有什么区别：

a = np.array([2,3,4])
b = np.array([2,7,8])

if a.any() == b.all():
   print('yes')

和

a = np.array([2,3,4])
b = np.array([2,7,8])

if a.any() == b.any():
   print('yes')

在这两种情况下，都会打印'yes'。

【问题讨论】：

这些更适用于布尔数组。预期的操作是什么？
对于整数，只有 0 算作False。由于您的示例没有任何 0，all 和 any 都返回 True。
这里要理解的一点是，您实际上从未将a 中的任何内容与b 中的任何内容进行比较。 a.any() 和 b.all() 这两个表达式是自行计算的（正如其他 cmets 中所解释的，它们都计算为 True），因此您最终检查的是 True == True，这也是 True .
感谢您的回复。作为后续，我将如何检查 a 中的至少一个元素是否与 b 相同，以及如何检查 a 中的所有元素是否与 b 相同（在相同的序列中，因此是相同的数组）。我想我可以减去它们，然后使用 any() 和 all()？

标签： python arrays numpy logic conditional-statements

【解决方案1】：

any() 和 all() 用于布尔数组。如果数组中有任何等于 True 的值，any() 将返回 True。如果数组中的所有值都等于True，则all() 返回True。对于整数/浮点数，功能类似，只是如果在数组中找不到值 0，它们会返回 True。在您的示例中，由于a.any() 和a.all() 都将返回True，因此a.any() == a.all()。

尝试执行以下代码，看看它在实践中是如何工作的。

a = np.asarray([1,2,3])
b = np.asarray([-1,0,1])
c = np.asarray([True, False])

print(a.any())
print(a.all())

print(b.any())
print(b.all())

print(c.any())
print(c.all())

【讨论】：

我没有意识到 any() 和 all() 只涉及布尔数组。感谢您的回复！

【解决方案2】：

在像你这样的一维 numpy 整数数组上，any 将给你True 当且仅当 some 元素非零，而all 会给你True 如果并且仅当所有元素都不为零时。

所以你的第一个 sn-p 代码转换为：
“如果回答‘a 中是否有一些非零元素？’，则打印 yes与“b 的所有元素都不是零吗？”的答案相同。

第二个进入：
“如果回答‘a 中是否有一些非零元素？’，则打印 yes与“b 中是否有一些非零元素？”的答案相同。

【讨论】：