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numpy中布林型陣列的處理方法

       布林陣列的操作方式主要有兩種,any用於檢視陣列中是否有True的值,而all則用於檢視陣列是否全都是True。

       如果用於計算的時候,布林量會被轉換成1和0,True轉換成1,False轉換成0。通過這種方法可以統計一個布林量陣列中True的個數。

       如果普通的陣列用於布林類操作,也會有類似的資料型別轉換。其中,非0的數值轉換成True,而0則被轉換成False。

In [30]: arr = randn(100)

In [31]: arr

Out[31]:

array([ 1.38474589, -1.51489066,-0.81053544,  1.47875437, -0.53638642,

       0.09856211,  1.39931492,-0.04226221, -0.66064836,  0.31829036,

      -0.33759781, -0.35793518, 0.66974626,  1.5989403 ,  0.98361013,

       0.0209635 , -0.56165749, 0.59473585, -0.06956145, -0.50384339,

      -0.51207066, -0.41794862, 2.12230002,  0.55457739,-0.83156748,

      -1.5609328 , -0.72414846, -0.24781724, 2.1523153 , -1.35802819,

       1.75644258,  1.66794885,-0.30311682,  0.29060339, -0.18960502,

      -0.91537419, -0.10277047, 0.06899507,  0.1535801 ,  0.5281243 ,

      -0.49951785,  0.26074368,-0.04215356, -0.29765383, -0.77197024,

       0.72333408, -0.9656567 , -0.04391422, -0.53504402, -0.3695063 ,

      -0.57323435, -0.09923021, -0.8819845 , -0.31904228, -0.34805511,

      -1.39372713, -0.32243494, 1.18074562, -0.77189808, 0.14011272,

      -0.12029721,  0.91164114,  0.3052017 , -0.45764259,  0.73858783,

       0.67327449,  0.84294828,  0.54471476, 0.8300902 , -0.21001427,

      -0.8247486 ,  0.29870036,-0.71204709,  0.46825521, -0.76507537,

      -0.67755756,  1.38798882,  0.44536155, 0.41104869, -0.24990925,

      -0.38003931,  1.13801121,  0.19761371, 0.84638972,  1.05816446,

      -0.03591458,  2.35862529,  1.69183501, 0.77490116, -1.47556029,

      -0.54755786, -0.93202001, 0.69240349, -0.02720469, 0.49363318,

       0.55501151, -1.67184849, -1.61725652, -0.95964244,  0.12177363])

In [32]: arr > 0

Out[32]:

array([ True, False, False,  True, False, True,  True, False, False,

       True, False, False,  True,  True, True,  True, False,  True,

      False, False, False, False, True,  True, False, False, False,

      False,  True, False,  True, True, False,  True, False, False,

      False,  True,  True, True, False,  True, False, False,False,

       True, False, False, False, False, False, False, False, False,

      False, False, False,  True,False,  True, False,  True, True,

      False,  True,  True, True,  True,  True, False, False,  True,

      False,  True, False, False,  True, True,  True, False, False,

       True,  True,  True, True, False,  True,  True, True, False,

      False, False,  True, False,  True, True, False, False, False,  True],dtype=bool)

In [33]: (arr > 0).sum()

Out[33]: 46

In [34]: arr.any()

Out[34]: True

In [35]: arr.all()

Out[35]: True

In [36]: (arr > 0).all()

Out[36]: False

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