NumPy tudo()

Resumo : neste tutorial, você aprenderá como usar a all()função numpy que retorna Truese todos os elementos em um array forem avaliados True.

Introdução à função numpy all()

all()A função numpy retorna Truese todos os elementos em uma matriz (ou ao longo de um determinado eixo) forem avaliados como True.

O seguinte mostra a sintaxe da all()função:

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)Linguagem de código:  Python  ( python )

Nesta sintaxe, aé um array numpy ou um objeto semelhante a um array, por exemplo, um list .

Se a matriz de entrada contiver todos os números, a all()função retornará Truese todos os números forem diferentes de zero ou Falsese pelo menos um número for zero. A razão é que todos os números diferentes de zero são avaliados como Trueenquanto zero é avaliado como False.

Exemplos de funções NumPy all()

Vejamos alguns exemplos de uso da all()função.

1) Usando a função numpy all() em exemplos de array 1-D

O exemplo a seguir usa a all()função para testar se todos os números em uma matriz são diferentes de zero:

import numpy as np

result = np.all([0, 1, 2, 3])
print(result)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

FalseLinguagem de código:  Python  ( python )

O resultado é Falseporque a matriz tem zero no índice 0.

import numpy as np


result = np.all(np.array([-1, 2, 3]))
print(result)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

TrueLinguagem de código:  Python  ( python )

Este exemplo retorna Trueporque todos os números na matriz são diferentes de zero. Você pode passar um objeto semelhante a um array, por exemplo, uma lista para a all()função. Por exemplo:

import numpy as np


result = np.all([-1, 2, 3])
print(result)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

TrueLinguagem de código:  Python  ( python )

2) Usando a função numpy all() com um exemplo de array multidimensional

O exemplo a seguir usa a all()função para testar se todos os elementos de uma matriz multidimensional são avaliados como True:

import numpy as np

a = np.array([[0, 1], [2, 3]])
result = np.all(a, axis=0)
print(result)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 1],
    [2, 3]
])
result = np.all(a, axis=0)
print(result)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

FalseLinguagem de código:  Python  ( python )

Além disso, você pode avaliar elementos ao longo de um eixo passando o axisargumento assim:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 1],
    [2, 3]]
)
result = np.all(a, axis=0)
print(result)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

[False  True]Linguagem de código:  Python  ( python )

E eixo-1:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 1],
    [2, 3]
])
result = np.all(a, axis=1)
print(result)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

[False  True]Linguagem de código:  Python  ( python )

Resumo

• Use a função numpy all()para testar se todos os elementos em uma matriz ou ao longo de um eixo são avaliados como True.