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小編給大家分享一下Python中numpy中any()和all()的使用方法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
1.簡介：numpy.array.any()和numpy.array.all()，以下都用簡寫
np.array.any()是或操作，任意一個元素為True，輸出為True。
np.array.all()是與操作，所有元素為True，輸出為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.運用：判斷np.array是否相等
首先，我們看一下list和np.array的區別：
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 “=” 判斷兩個list 是否相同，返回的是True或False，而np.array返回的是每個元素值比較的列表。
那么如何比較兩個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類型的數組，因此，再通過.all()方法即可判斷arr1、arr2是否相等。
以上是Python中numpy中any()和all()的使用方法的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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