python - 为什么 Python "any()"函数可以在 numpy 数组上工作？

Question

为什么可以直接使用 any 作为 numpy 数组上的函数？

In [30]: any(np.zeros(4))>0
Out[30]: False

我认为 numpy 的 any() 方法在 array 本身上？

这是python函数还是实际的numpy方法？

Answer 1

对于一维数组，它可以工作，因为内置的 Python-any 函数只需要一个可迭代的项目，该项目可以转换为 bool(以及一个一维数组满足这些条件)，但对于多维数组则不起作用:

>>> import numpy as np

>>> any(np.ones((10, 10)))
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

>>> np.any(np.ones((10, 10)))
True

这是因为，如果您迭代一个数组，您就会迭代第一个维度，如果您有一个多维数组，您将在每次迭代中获得一个数组(不是数字)。这些array无法转换为bool。所以它抛出异常。

但是 np.any 在数组上比 any 更快(在大多数情况下)，因为它知道输入类型(array )并且它可以避免 any 需要的 python 迭代:

In [0]: arr = np.zeros((1000))

In [1]: %timeit any(arr)     
Out[1]: 215 µs ± 4.29 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [2]: %timeit np.any(arr)  
Out[2]: 31.2 µs ± 1.41 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

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顺便说一句，您可能想使用 any(np.zeros(4) > 0) 而不是 any(np.zeros(4))>0。

第一个检查数组中是否有任何元素大于零，而第二个检查是否 any 的结果(如果任何元素不大于 True 零)大于零。