array=np.array([False,False,True,False])result=np.any(array)print(result)# 输出:True Python Copy Output: 示例代码2 importnumpyasnp array=np.array([False,False,False,False])result=np.any(array)print(result)# 输出:False
'allclose', 'alltrue', 'amax', 'amin', 'angle', 'any', 'append', 'apply_along_axis', 'apply_over_axes', 'arange', 'arccos', 'arccosh', 'arcsin', 'arcsinh', 'arctan', 'arctan2', 'arctanh', 'argmax
nd1 = np.array([1,3,0]) nd2 = np.array([-1,-3,4,8]) display(nd1,nd2) #出现0,对应False;非0,对应True #any:有一个True,返回True nd1.any() #出现0,对应False;非0,对应True #all:全是True,返回True;有一个False,返回False nd1.all() #出现0,对应False;非0,对应True #all:全是True...
一个叫做any,一个叫做all。any的意思是只要数组当中有一个是True,那么结果就是True。可以认为是Is there any True in the array的意思,同样,all就是说只有数组当中都是True,结果才是True。对应的英文自然是Are the values in the array all True。 这个只要理解了,基本上很难忘记。 排序 Python原生的数组可以...
numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0) object:就是要创建的数组 dtype:表示数组所需的数据类型,默认是None,即保存对象所需的最小类型 ndmin:指定生成数组应该具有的最小维数,默认为None。 2、通过arange函数创建一维数组:arange(start, end, sep) ...
array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9]) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') print ('第一个数组的去重值:') u = np.unique(a) print (u) print ('\n') print ('去重数组的索引数组:') u,indices = np.unique(a, return_index = True) print (indices) print ('\n') ...
numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0) 参数说明: 实例 接下来可以通过以下实例帮助我们更好的理解。 实例1 importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])print(a) 输出结果如下: [123] 实例2 # 多于一个维度importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])print(a) ...
12 >>> np.all(x<1) #测试x<1所返回的数组(传给all)中所有元素是否都等价True 13 >>> a=np.array([1,2,3]) 14 >>> b=np.array([3,2,1]) 15 >>> a>b #对应位置作比较 16 array([False, False, True], dtype=bool) 17 >>> a[a==b] #获取一样的 ...
xarr= np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) yarr= np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5]) cond=np.array([True,False,True,True,False])#当cond为True时,选择xarr,否则选择yarrresult =[]forx,y,cinzip(xarr,yarr,cond):ifc: result.append(x)else: ...
#array([[False, False, False, False],#[ True, True, True, True],#[ True, True, True, True]]) a[a>4]#array([ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) 6. 数值转换ndarray。transpose转换位置: 行变为列,列变为行。 np.transpose(arr)等同于arr.T ...