numpy.any

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

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

Возвращает единственное булево значение, если axis не является None

Parameters

aarray_like

Входной массив или объект, который можно преобразовать в массив.

axisNone or int or tuple of ints, optional

Ось или оси, по которым выполняется логическое OR-сокращение. По умолчанию (axis=None) выполняется логическое OR по всем измерениям входного массива. axis может быть отрицательным, в этом случае оно считает оси с конца к началу.

Новое в версии 1.7.0.

Если это кортеж целых чисел, то сокращение выполняется по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше.

outndarray, optional

Альтернативный выходной массив, в который следует 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). См. ufuncs-output-type для получения более подробной информации.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в значение True, то оси, которые были сжаты, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться по отношению к входному массиву.

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 подкласса не реализует keepdims, будут выброшены исключения.

Returns

anybool or ndarray

Возвращается новый булевый или ndarray, если не указано out, в этом случае возвращается ссылка на out.

См. также

ndarray.any

эквивалентный метод

all

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

Примечания

Не число (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              
(191614240, 191614240)