numpy.any

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

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

Возвращает единственный булево тип, если axis не None

Parameters

aarray_like

Вводной массив или объект, который может быть преобразован в массив.

axisNone or int or tuple of ints, optional

Ось или оси, вдоль которых выполняется логическое ИЛИ-сведение. По умолчанию (axis=None) выполняется логическое ИЛИ по всем измерениям входного массива. axis может быть отрицательным, в этом случае он считает оси с конца.

New in version 1.7.0.

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

outndarray, optional

Альтернативный выходной массив, в котором нужно поместить результат. Он должен иметь такую же форму, как и ожидаемый вывод, и его тип сохраняется (например, если он имеет тип float, то он останется им, возвращая 1.0 для True и 0.0 для False, независимо от типа a). Подробнее см. Определение типа вывода.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в True, оси, которые были приведены к одному размеру, остаются в результате как измерения с размером единица. С этим параметром результат будет корректно транслироваться 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 будет. Если метод подкласса не реализует keepdims будут подняты исключения.

wherearray_like of bool, optional

Элементы, которые нужно учитывать при проверке на наличие True значений. Подробнее см. reduce.

New in version 1.20.0.

Returns

anybool 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 имеют 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

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