numpy.any

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

Проверка, что какой-либо элемент массива вдоль заданной оси принимает значение True.

Возвращает единственное булево значение, если axis не None

Параметры:

a : array_like Вводной массив или объект, который может быть преобразован в массив. axis : None или int или кортеж из целых чисел, необязательно Ось или оси, по которым выполняется логическое ИЛИ-сведение. По умолчанию (axis = None) выполняется логическое ИЛИ по всем измерениям входного массива. axis может быть отрицательным, в этом случае он отсчитывается от последней к первой оси. Новое в версии 1.7.0. Если это кортеж из целых чисел, то выполняется сведение по нескольким осям, а не по одной оси или по всем осям, как раньше. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который поместить результат. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, и его тип сохраняется (например, если он имеет тип float, то он останется таковым, возвращая 1,0 для True и 0,0 для False, независимо от типа a). Подробности см. в doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода»). keepdims : bool, необязательно Если это установлено в True, оси, по которым выполнялось сведение, остаются в результате как измерения с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться в отношении входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод any подклассов ndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подклассов sum не реализует keepdims, будут вызваны исключения.

Возвращает:

any : bool или ndarray Возвращается новый булев или ndarray массив, если out не указан, в противном случае возвращается ссылка на out.

См. также

ndarray.any

эквивалентный метод

all

Проверка, что все элементы вдоль заданной оси принимают значение True.

Примечания

Не число (NaN), положительная и отрицательная бесконечность принимают значение True потому что они не равны нулю.

Примеры

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

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

>>> 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], dtype=bool), array([ True], dtype=bool))
>>> # Check now that z is a reference to o
>>> z is o
True
>>> id(z), id(o) # identity of z and o              
(191614240, 191614240)