Python中的 numpy.all()

numpy.all()是一个NumPy函数，用于检查数组中的元素是否全部为真(True)。

用法

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)

参数

• a：要检查的输入数组，可以是任意维度的。
• axis：要沿着检查元素的轴，如果没有指定，则所有元素都被检查。
• out：定义结果的输出数组，可以是一个返回的视图。
• keepdims：如果为True，则缩小的维度在结果数组中仍然存在，否则会被删除。

返回值

如果数组中的所有元素均为True，则返回True，否则返回False。如果指定了输出数组，则返回该数组。

示例

import numpy as np

# 检查一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.all(a > 0)) # 输出 True

# 检查多维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.all(b > 0, axis=0)) # 输出 [True, True]

# 检查多维数组的矩阵乘积是否为0
c = np.array([[1, 2], [4, 8]])
print(np.all(np.dot(c, np.array([2, -1])) == 0)) # 输出 True

在上面的示例中，我们首先定义了一个一维数组a。我们使用np.all()函数来检查数组a的所有元素是否大于0，结果为True。

然后，我们定义了一个二维数组b，并使用np.all()函数轴设置为0。结果为[True, True]。这表明我们沿着列轴检查了b的所有元素，并且发现它们都大于0。

最后，我们定义了另一个二维数组c，并使用np.dot()函数计算c的矩阵乘积。然后，我们使用np.all()函数来检查矩阵乘积是否等于零。结果为True，这表明c的矩阵乘积为零。