numpy.all#

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

测试给定轴上所有数组元素是否都评估为 True。

参数:
a类数组

输入数组或可转换为数组的对象。

axisNone、int 或 int 元组，可选

执行逻辑与归约的轴或轴。默认值（axis=None）是对输入数组的所有维度执行逻辑与归约。axis 可以是负数，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，并且其类型被保留（例如，如果 dtype(out) 是浮点型，则结果将由 0.0 和 1.0 组成）。有关更多详细信息，请参阅输出类型确定。

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。

如果传入默认值，则 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 all 方法，但任何非默认值都会被传递。如果子类的方法未实现 keepdims，则会引发任何异常。

where类布尔数组，可选

要包含在检查所有 True 值中的元素。有关详细信息，请参阅 reduce。

1.20.0 版本新增。

返回:
allndarray，bool

除非指定了 out，否则返回一个新的布尔值或数组；如果指定了 out，则返回对 out 的引用。

另请参阅

ndarray.all

等效方法

any

测试给定轴上是否有任何数组元素评估为 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 版本中的更改：在 NumPy 2.0 之前，all 不返回对象 dtype 输入数组的布尔值。此行为仍可通过 np.logical_and.reduce 获得。

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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