numpy.any

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

Проверяет, равно ли хоть одно значение массива по заданной оси True.

Возвращает единственное булево значение, если axis не равно None

Parameters

aarray_like

Входной массив или объект, который можно преобразовать в массив.

axisNone или int или кортеж из целых чисел, необязательно

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 он считает от последней к первой оси.

New in version 1.7.0.

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

outndarray, необязательно

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 таковым, возвращая 1.0 для True и 0.0 для False, независимо от типа a). Подробнее см. Определение типа выходных данных.

keepdimsbool, необязательно

Если это True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться по отношению к входному массиву.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано методу any подклассов ndarray, однако любое нестандартное значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут подняты исключения.

wherearray_like of bool, optional

Элементы, которые следует включить в проверку на наличие True значений. Подробнее см. reduce.

New in version 1.20.0.

Returns

anybool или ndarray

Возвращается новый булевый или ndarray, если out не указан, в противном случае возвращается ссылка на out.

См. также

ndarray.any

эквивалентный метод

all

Проверяет, являются ли все элементы по заданной оси равными True.

Примечания

Числа Not a Number (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)