对numpy中布尔型数组的处理方法详解

更新时间：2018年04月17日 10:08:18 作者：grey_csdn

下面小编就为大家分享一篇对numpy中布尔型数组的处理方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

布尔数组的操作方式主要有两种，any用于查看数组中是否有True的值，而all则用于查看数组是否全都是True。

如果用于计算的时候，布尔量会被转换成1和0，True转换成1，False转换成0。通过这种方法可以统计一个布尔量数组中True的个数。

如果普通的数组用于布尔类操作，也会有类似的数据类型转换。其中，非0的数值转换成True，而0则被转换成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

以上这篇对numpy中布尔型数组的处理方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

Numpy之布尔索引的实现

NumPy.npy与pandas DataFrame的实例讲解
今天小编就为大家分享一篇NumPy.npy与pandas DataFrame的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-07-07
对python多线程中Lock()与RLock()锁详解
今天小编就为大家分享一篇对python多线程中Lock()与RLock()锁详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-01-01
python项目运行导致内存越来越大的原因详析
最近在跑python程序时,出现占用的内存不断增加的情况,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python项目运行导致内存越来越大的原因详析,本文通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
2022-11-11
MacOS Pytorch 机器学习环境搭建方法
这篇文章主要介绍了MacOS Pytorch 机器学习环境搭建,学习 Pytorch ，首先要搭建好环境，这里将采用 Anoconda + Pytorch + PyCharm 来一起构建 Pytorch 学习环境，需要的朋友可以参考下
2023-02-02
selenium+opencv实现滑块验证码的登陆
很多网站登录登陆时都要用到滑块验证码，本文主要介绍了selenium+opencv实现滑块验证码的登陆，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2023-04-04
基于Python实现贪吃蛇小游戏(附源码)
本次我们将编写一个贪吃蛇的游戏。通过键盘上、下、左、右控制小蛇上、下、左、右移动，吃到食物后长度加1；蛇头碰到自身或窗口边缘，游戏失败，需要的可以参考一下
2022-11-11
Python中seaborn库之countplot的数据可视化使用
在Python数据可视化中，seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效。本文详细的介绍了Python中seaborn库之countplot的数据可视化使用，感兴趣的可以了解一下
2021-06-06
Python网络爬虫项目：内容提取器的定义
本篇文章主要介绍了Python网络爬虫项目，这能有效的节省程序员的时间，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。
2016-10-10
将python运行结果保存至本地文件中的示例讲解
今天小编就为大家分享一篇将python运行结果保存至本地文件中的示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-07-07
python 利用Pyinstaller打包Web项目
这篇文章主要介绍了python 利用Pyinstaller打包Web项目，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下
2020-10-10