NumPy 1.14 - numpy.any()

numpy.any




numpy

numpy.any

numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>) [source]

परीक्षण करें कि किसी दिए गए अक्ष के साथ कोई भी सरणी तत्व True पर मूल्यांकन करता है या नहीं।

एकल बूलियन लौटाता है जब तक कि axis कोई None न हो

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट सरणी या ऑब्जेक्ट जिसे एक सरणी में परिवर्तित किया जा सकता है।

अक्ष : कोई भी या int या ints, ints का वैकल्पिक

धुरी या कुल्हाड़ी जिसके साथ एक तार्किक या कमी का प्रदर्शन किया जाता है। डिफ़ॉल्ट ( axis = None ) इनपुट सरणी के सभी आयामों पर एक तार्किक प्रदर्शन करना है। axis ऋणात्मक हो सकता है, इस स्थिति में यह पिछली से पहली धुरी तक गिना जाता है।

संस्करण 1.7.0 में नया।

यदि यह चींटियों का टपल है, तो पहले की तरह एक अक्ष या सभी अक्षों के बजाय, कई अक्षों पर कटौती की जाती है।

बाहर : ndarray, वैकल्पिक

वैकल्पिक आउटपुट ऐरे जिसमें रिजल्ट रखना है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के समान आकार होना चाहिए और इसका प्रकार संरक्षित है (उदाहरण के लिए, यदि यह फ्लोट का प्रकार है, तो यह ऐसा ही रहेगा, ट्रू के लिए 1.0 और गलत के लिए 0.0 लौटाता है, भले ही प्रकार का) विवरण के लिए doc.ufuncs (अनुभाग "आउटपुट तर्क") देखें।

रखवाले : बूल, वैकल्पिक

यदि इसे True पर सेट किया जाता है, तो जो कुल्हाड़ियों को कम किया जाता है, उन्हें परिणाम में एक आकार के साथ आयाम के रूप में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ, परिणाम इनपुट सरणी के खिलाफ सही ढंग से प्रसारित होगा।

यदि डिफ़ॉल्ट मान पारित किया जाता है, तो keepdims को keepdims के उप-वर्गों के any तरीके से पारित नहीं किया जाएगा, हालांकि कोई भी गैर-डिफ़ॉल्ट मान होगा। यदि उप-वर्ग sum पद्धति रखने वाले को लागू नहीं keepdims किसी भी अपवाद को उठाया जाएगा।

यह दिखाता है:

किसी भी : बूल या ndarray

एक नया बूलियन या ndarray तब तक लौटाया out है जब तक कि निर्दिष्ट नहीं किया out है, जिस स्थिति में out का संदर्भ दिया out है।

यह भी देखें

ndarray.any
समकक्ष विधि
all
परीक्षण करें कि क्या दिए गए अक्ष के साथ सभी तत्व ट्रू का मूल्यांकन करते हैं।

टिप्पणियाँ

संख्या (NaN) नहीं, सकारात्मक अनंत और नकारात्मक अनंत, True मूल्यांकन करते हैं क्योंकि ये शून्य के बराबर नहीं हैं।

उदाहरण

>>> np.any([[True, False], [True, True]])
True
>>> np.any([[True, False], [False, False]], axis=0)
array([ True, False])
>>> np.any([-1, 0, 5])
True
>>> np.any(np.nan)
True
>>> o=np.array([False])
>>> z=np.any([-1, 4, 5], out=o)
>>> z, o
(array([ True]), array([ True]))
>>> # Check now that z is a reference to o
>>> z is o
True
>>> id(z), id(o) # identity of z and o              
(191614240, 191614240)