numpy.any#

numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)[源代码]#

测试给定轴上是否有任何数组元素评估为 True。

如果 axis 为 None，则返回单个布尔值。

参数:
aarray_like

输入数组或可转换为数组的对象。

axisNone 或 int 或 int 元组，可选

执行逻辑或归约的轴或轴组。默认值 (axis=None) 是对输入数组的所有维度执行逻辑或归约。axis 可以是负数，在这种情况下，它从最后一个轴开始计数到第一个轴。如果这是一个整数元组，则在多个轴上执行归约，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行。

outndarray，可选

用于放置结果的备用输出数组。它必须与预期输出具有相同的形状，并且其类型会保留（例如，如果它是浮点类型，则它将保持不变，对于 True 返回 1.0，对于 False 返回 0.0，无论 a 的类型如何）。有关更多详细信息，请参见 输出类型确定。

keepdimsbool，可选

如果设置为 True，则被归约的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将与输入数组正确广播。

如果传递默认值，则 keepdims 将不会传递给 any 的子类方法 ndarray，但任何非默认值都会传递。如果子类方法未实现 keepdims，则会引发任何异常。

wherebool 类型的 array_like，可选

用于检查任何 True 值时要包含的元素。详见 reduce。

1.20.0 版本新增。

返回:
anybool 或 ndarray

除非指定了 out，否则返回一个新的布尔值或 ndarray，在这种情况下返回对 out 的引用。

另请参见

ndarray.any

等效方法

all

测试给定轴上所有元素是否评估为 True。

备注

非数字 (NaN)、正无穷和负无穷评估为 True，因为它们不等于零。

2.0 版本中的变化: 在 NumPy 2.0 之前，any 不会为对象数据类型输入数组返回布尔值。此行为仍可通过 np.logical_or.reduce 获得。

示例

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

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

>>> np.any([-1, 0, 5])
True

>>> np.any([[np.nan], [np.inf]], axis=1, keepdims=True)
array([[ True],
       [ True]])

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

>>> a = np.array([[1, 0, 0],
...               [0, 0, 1],
...               [0, 0, 0]])
>>> np.any(a, axis=0)
array([ True, False,  True])
>>> np.any(a, axis=1)
array([ True,  True, False])

>>> 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)
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