numpy.all#

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)[原始碼]#

測試沿給定軸的所有陣列元素是否都評估為 True。

引數:
a類陣列物件

輸入陣列或可以轉換為陣列的物件。

axisNone 或 int 或 int 元組，可選

執行邏輯與（logical AND）歸約操作的軸或多個軸。預設值（axis=None）是對輸入陣列的所有維度進行邏輯與運算。 axis 可以為負數，在這種情況下，它從最後一個軸向第一個軸計數。如果這是一個整數元組，則會在多個軸上執行歸約，而不是像之前那樣僅針對單個軸或所有軸。

outndarray，可選

用於存放結果的替代輸出陣列。它必須與預期的輸出形狀相同，並且其型別會被保留（例如，如果 dtype(out) 是 float，則結果將由 0.0 和 1.0 組成）。有關更多詳細資訊，請參閱 輸出型別確定。

keepdimsbool，可選

如果設定為 True，則被縮減的軸將保留在結果中，其大小為 1。使用此選項，結果將能夠與輸入陣列正確廣播。

如果傳遞的是預設值，則 keepdims 不會傳遞給 ndarray 子類的 all 方法；但如果傳遞的是非預設值，則會進行傳遞。如果子類的方法沒有實現 keepdims，則會引發異常。

wherearray_like of bool，可選

包含在所有 True 值檢查中的元素。詳細資訊請參閱 reduce。

版本 1.20.0 中新增。

返回:
allndarray, bool

除非指定了 out，否則將返回一個新的布林值或陣列；如果指定了 out，則返回對 out 的引用。

另請參閱

ndarray.all

等效方法

any

測試沿給定軸是否有任何元素評估為 True。

備註

非數字（NaN）、正無窮大和負無窮大都會被評估為 True，因為它們不等於零。

2.0 版本中的變更：在 NumPy 2.0 之前，all 對於物件資料型別（object dtype）的輸入陣列不會返回布林值。此行為仍可透過 np.logical_and.reduce 實現。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.all([[True,False],[True,True]])
False

>>> np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)
array([ True, False])

>>> np.all([-1, 4, 5])
True

>>> np.all([1.0, np.nan])
True

>>> np.all([[True, True], [False, True]], where=[[True], [False]])
True

>>> o=np.array(False)
>>> z=np.all([-1, 4, 5], out=o)
>>> id(z), id(o), z
(28293632, 28293632, array(True)) # may vary
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