小编给大家分享一下Python中numpy中any()和all()的使用方法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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1.简介：numpy.array.any()和numpy.array.all()，以下都用简写

np.array.any()是或操作，任意一个元素为True，输出为True。

np.array.all()是与操作，所有元素为True，输出为True。

import numpy as np
arr1 = np.array([0,1,2,3])
print(arr1.any())   # True
print(arr1.all())   # False

import numpy as np
 
arr2 = np.array([True,True,True])
print(arr2.any())   # True
print(arr2.all())   # True

2.运用：判断np.array是否相等

首先，我们看一下list和np.array的区别：

lst1 = [1,3,5,7,9]
lst2 = [2,4,6,8,10]
print(lst1 == lst2)
#result:False

import numpy as np 
 
arr1 = np.arange(10)
arr2 = np.arange(10)
print(arr1 == arr2)
#result:[ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]

可以看出：用 “=” 判断两个list 是否相同，返回的是True或False，而np.array返回的是每个元素值比较的列表。

那么如何比较两个np.array，而不是其中的元素呢？

arr1 = np.arange(10)
arr2 = np.arange(10)
print((arr1 == arr2).all())
#result:True

arr1 == arr2返回的仍然是np.array类型的数组，因此，再通过.all()方法即可判断arr1、arr2是否相等。

以上是Python中numpy中any()和all()的使用方法的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联网站制作公司行业资讯频道！

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