any 函数
 all()函数用于判断整个数组中的元素的值是否全部满足条件，如果满足条件返回True，否则返回False。本质上讲，all()实现了或(AND)运算
numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)
参数
含义
返回值
a
输入可转换为数组的数组或对象
ndarray，bool
除非指定out，否则将返回一个新的布尔值或数组，在这种情况下，将返回对out的引用。
axis
None或int或int的元组，可选。沿轴或轴执行逻辑AND减少。 默认值（axis = None）是对输入数组的所有维度执行逻辑AND。 轴可以是负的，在这种情况下，它从最后一个轴到第一个轴计数。
out
ndarray，可选
keepdims
bool，可选。
import numpy as np
# NumPy all() 判断矩阵中 所有元素 是否 都为True
false是什么函数a2 = np.arange(5)      # 生成一个矩阵 [0  1  2  3  4]
print("np.all(a2):", np.all(a2))    # 输出：False
a3 = np.array([0, 3, 0, 0, 0])  # 随手写一个矩阵  [0  3  0  0  0]
print("np.all(a3):", np.all(a3))  # 输出：False
a4 = np.zeros_like(a3)      # 生成一个全是零的矩阵，形状与a3一样 [0  0  0  0  0]
print("np.all(a4):", np.all(a4))  # 输出：False
a5 = np.full_like(a3, False)  # 生成一个全是False的矩阵，形状与a3一样
print("np.all(a5):", np.all(a5))  # 输出：False
a6 = np.full_like(a3, True)  # 生成一个全是True的矩阵，形状与a3一样
print("np.all(a6):", np.all(a6))  # 输出：True
import numpy as np
a = np.eye(5)
print(a)
print(((a == 0) | (a == 1)).all())
print((a == 0).all())
# result
[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]
True
False
any 函数 2
np.array.any()是或操作，任意一个元素为True，输出为True。本质上讲，any()实现了或(OR)运算。
numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)
import numpy as np
# NumPy any() 判断矩阵中 是否 有一个元素 为True
a2 = np.arange(5)      # 生成一个矩阵 [0  1  2  3  4]
print("np.any(a2):", np.any(a2))    # 输出：True
a3 = np.array([0, 3, 0, 0, 0])  # 随手写一个矩阵
print("np.any(a3):", np.any(a3))  # 输出：True
a4 = np.zeros_like(a3)      # 生成一个全是零的矩阵，形状与a3一样 [0  0  0  0  0]
print("np.any(a4):", np.any(a4))  # 输出：False
a5 = np.full_like(a3, False)  # 生成一个全是False的矩阵，形状与a3一样
print("np.any(a5):", np.any(a5))  # 输出：False
a6 = np.full_like(a3, True)  # 生成一个全是True的矩阵，形状与a3一样
print("np.any(a6):", np.any(a6))  # 输出：True
import numpy as np
a = np.eye(5)
print(a)
print((a == 0).all())
print((a == 0).any())
# result
[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]
False
True
3 判断np.array是否相等
首先，我们看一下list和np.array的区别：
lst1 = [1,3,5,7,9]
lst2 = [2,4,6,8,10]
print(lst1 == lst2)
# result
False
import numpy as np
a = np.eye(5)
b = np.eye(5)
c = np.ones((5, 5))
print(a)
print(b)
print(c)
print((a == b))
print((a == c))
# result
[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]
[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]
[[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]]
[[ True  True  True  True  True]
[ True  True  True  True  True]
[ True  True  True  True  True]

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