Numpy中的三种all()用法

在本文中，我们将介绍Numpy中three kinds of all()用法，分别为：ndarray.all()、np.all(ndarray)和all(ndarray)。

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ndarray.all()

首先，让我们来看看ndarray.all()的用法。官方文档描述如下：

ndarray.all(axis=None, out=None, keepdims=NoValue)
Test whether all array elements along a given axis evaluate to True.

这个方法会检查ndarray中的所有元素是否都为真。默认情况下，在所有的维度上做这个检查。例如：

import numpy as np

x = np.array([[True, False, True],
              [False, True, True],
              [True, True, True]])

print(x.all())
# False

上述代码中，x中有一个False，所以结果为False。如果设置axis参数，则会在指定的轴上做检查。例如：

import numpy as np

x = np.array([[True, False, True],
              [False, True, True],
              [True, True, True]])

print(x.all(axis=0))
# array([False, False,  True])

因为第二列中有一个False，所以结果中第二个元素为False。

np.all(ndarray)

np.all(ndarray)的用法与ndarray.all()很相似，但是需要用np调用。官方文档描述如下：

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=_NoValue, *, where=_NoValue)
Test whether all array elements along a given axis evaluate to True.

也就是说，这个方法跟ndarray.all()一样，会检查ndarray中的所有元素是否都为真。而且np和ndarray是等效的。例如：

import numpy as np

x = np.array([[True, False, True],
              [False, True, True],
              [True, True, True]])

print(np.all(x))
# False

print(np.all(x, axis=0))
# array([False, False,  True])

结果与ndarray.all()的例子相同。

all(ndarray)

最后，让我们来看看all(ndarray)的用法。官方文档描述如下：

all(iterable)
Return True if all elements of the iterable are true (or if the iterable is empty).

与前面两个方法不同，这个方法不是在ndarray上调用的，而是在Python的iterable对象上调用。因此，我们需要将ndarray转换为Python list或tuple。例如：

import numpy as np

x = np.array([[True, False, True],
              [False, True, True],
              [True, True, True]])

lst = x.tolist()

print(all(lst))
# False

结果与前两个方法相同。

总结

通过本文的介绍，我们学习了Numpy中的三种all()用法，分别为ndarray.all()、np.all(ndarray)和all(ndarray)。这些方法分别提供了不同的功能，我们可以根据具体的需求选择不同的方法。值得注意的是，我们在使用all()函数时应格外注意维度的问题，以避免维度错误带来的问题。