以下為大家分享一篇對numpy中布林型陣列的處理方法詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有幫助。一起來看看吧
布林數組的操作方式主要有兩種，any用於查看數組中是否有True的值，而all則用於查看數組是否全都是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。透過這種方法可以統計出一個布林量數組中True的個數。
如果普通的陣列用於布林類別操作，也會有類似的資料類型轉換。其中，非0的數值轉換成True，而0則轉換成False。
In [30]: arr = randn(100)
#In [31]: arr
Out[31]:
array([ 1.38474589, -1.51489066,-0.81053544, 1.47875437, -0.53638642,
1462. 6064836, 0.31829036,-0.33759781, -0.35793518, 0.66974626, 1.5989403 , 0.98361013,0.0209635 , -0.5616574. 4339,-0.51207066, -0.41794862, 2.12230002, 0.55457739 ,-0.83156748,-1.5609328 , -0.72414846, -0.24781724, 2.1523153 , -1.35802819,153, -1.35802819,
##1. 29060339, -0.18960502,-0.91537419 。 72333408, -0.9656567 , -0.04391422, -0.53504402, -0.3695063 , -0.57323435, -0.09923021, -0.8819845 , -0.31904228, -0.34805511,-1.39372713, -0.3224348. 4011272,-0.12029721, 0.91164114 , 0.3052017 , -0.45764259, 0.73858783,0.67327449, 0.84294828, 0.54471476, 0.8300902 10. 29870036,-0.71204709, 0.46825521, -0.76507537, -0.67755756, 1.38798882, 0.44536155, 0.41104869, -0.24990925,-0.38003931, 1.13801121-0.38003931, 1.13801121, ##-0.38003931, 1.13801121,607. 6,
-0.03591458, 2.35862529, 1.69183501, 0.77490116, -1.47556029,
-0.54755786, -0.93202001, 0.69240349, -0.02720469, 0.49363318,
0.55501151, -1.67184849,167. 363])
In [32]: arr > 0
Out[32]:
array([ 真, 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, 真, 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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