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NumPyのallとany

Pythonの組み込み関数にはallanyがありますが、NumPyにも同じような機能があります。

「numpy.all」はすべての要素が真(True)であるときにTrueを返します。引数axisを0とすると縦軸ごとの結果を返し、1とすると横軸ごとの結果を返します。na_1は、縦軸で見た場合「1, 0, 1」「1, 0, 1」「1, 1, 1」なので [False False True] となり、横軸で見た場合は「1, 1, 1」「0, 0, 1」「1, 0, 1」なので [ True False False] となります。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na_1 = numpy.array(
    [
        [1, 1, 1],
        [0, 0, 1],
        [1, 0, 1],
    ]
)
na_2 = numpy.array(
    [
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1],
    ]
)


print numpy.all(na_1)
print numpy.all(na_2)
print '-------------------------'
print numpy.all(na_1, axis=0)
print numpy.all(na_1, axis=1)

--実行結果--

False
True
-------------------------
[False False  True]
[ True False False]


またndarrayクラスにも「all」メソッドが実装されています。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na_1 = numpy.array(
    [
        [1, 1, 1],
        [0, 0, 1],
        [1, 0, 1],
    ]
)
na_2 = numpy.array(
    [
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1],
    ]
)


print na_1.all()
print na_2.all()
print '-------------------------'
print na_1.all(axis=0)
print na_1.all(axis=1)

--実行結果--

False
True
-------------------------
[False False  True]
[ True False False]



「numpy.any」はいずれか要素が真(True)であるときにTrueを返します。引数axisについては「all」と同じです。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na_1 = numpy.array(
    [
        [1, 0, 1],
        [0, 0, 0],
        [1, 0, 1],
    ]
)


print numpy.any(na_1)
print '-------------------------'
print numpy.any(na_1, axis=0)
print numpy.any(na_1, axis=1)

--実行結果--

True
-------------------------
[ True False  True]
[ True False  True]


またndarrayクラスにも「any」メソッドが実装されています。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na_1 = numpy.array(
    [
        [1, 0, 1],
        [0, 0, 0],
        [1, 0, 1],
    ]
)


print na_1.any()
print '-------------------------'
print na_1.any(axis=0)
print na_1.any(axis=1)

--実行結果--

True
-------------------------
[ True False  True]
[ True False  True]
-------------------------




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