理解numpy数组中any()和all()的使用

Question

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'

。

Answer 1

any()

和

all()

用于布尔数组。如果数组中存在等于

any()

的值，则

True

返回

True

。如果数组中的所有值都等于

all()

，则

True

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

True

，它们会返回

0

。 在您的示例中，由于

a.any()

和

a.all()

都会返回

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())

Answer 2

在像你这样的一维numpy整数数组上，当且仅当

some

元素非零时，

any

才会给你True，而当且仅当

all

元素时

all

会给你True非零。

所以你的第一段代码翻译成：
“如果问题‘

a

中是否存在非零元素？’的答案，则打印 yes与“

b

的所有元素都非零吗？”的答案相同。

第二个进入：
“如果问题‘

a

中是否存在非零元素？’的答案，则打印 yes与“

b

中是否存在非零元素？”的答案相同。

Answer 3

我认为原来的帖子是由于在比较两个表时对组合逻辑操作（例如 ==）和方法 np.any() 和 np.all() 的误解造成的。根据@user2653663的回答，我认为值得通过以下示例来完成它：

a = np.asarray([1,2,3])
b = np.asarray([1,0,1])
print((a == b).any())
print((a == b).all())
True
False

第一次打印将返回 True，因为“逐个单元格”的比较操作在两个表中找到至少 1 个相同的单元格；在我们的例子中，a[0] == b[0]。第二个返回 False，因为并非所有单元格都相等。您可以通过以下操作轻松想象出原因：

print(a == b)