numpy.any

numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>) [source]

Проверка, что хотя бы один элемент массива вдоль заданной оси принимает значение True.

Возвращает единственное булево значение, если axis не None

Параметры:

a : array_like Входной массив или объект, который может быть преобразован в массив. axis : None or int or tuple of ints, optional Ось или оси, по которым выполняется логическое OR-сведение. По умолчанию (axis = None) выполняется логическое OR по всем измерениям входного массива. axis может быть отрицательным, в этом случае отсчет ведется с последней оси к первой. Введено в версии 1.7.0. Если это кортеж целых чисел, то выполняется сведение по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. Он должен иметь такую же форму, как ожидаемый результат, и его тип сохраняется (например, если он имеет тип float, то он останется таким, возвращая 1.0 для True и 0.0 для False, независимо от типа a). Подробности см. в doc.ufuncs (раздел «Выходные аргументы»). keepdims : bool, optional Если это значение установлено в True, оси, которые сводятся, остаются в результате в виде измерений с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться к входному массиву. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано методу any подклассов ndarray, но любое отличное от значения по умолчанию будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут подняты исключения.

Возвращает:

any : bool or ndarray Возвращается новый булевый или ndarray массив, если не указан out, 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

Нечисловые значения (NaN), положительная и отрицательная бесконечность оцениваются как True , так как они не равны нулю.

Примеры

>>> 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              # doctest: +SKIP
(191614240, 191614240)