[numpy] np.all 와 np.any

import numpy as np

# 2차원 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, -6]])

# 배열의 모든 요소가 0보다 큰지 검사
result = np.all(arr > 0)

print(result)  # 출력: False

# 각 열(column)에서 모든 요소가 0보다 큰지 검사
col_all_positive = np.all(arr > 0, axis=0)
print(col_all_positive)  # 출력: [True True False]

o=np.array(False)
z=np.all([-1, 4, 5], out=o)
print(id(z), id(o), z)
(28293632, 28293632, array(True)) # may vary

1. np.all

• 주어진 축에 대해 배열의 모든 요소가 조건을 만족하는지 여부를 검사합니다.
• 모든 요소가 조건을 만족하면 True를, 그렇지 않으면 False를 반환

1.1. 파라미터

• a: 입력 배열입니다.
• axis:
  • 조건을 검사할 축입니다.
  • 기본값은 None으로, 이 경우 배열의 모든 요소에 대해 조건을 검사합니다.
  • 축을 지정하면 해당 축을 따라 조건을 검사
  • 지정된 축을 없애는 방향으로, return shape이 형성
• out:
  • 결과를 저장할 대상 배열입니다.
  • 기본값은 None입니다.
• keepdims:
  • 불리언 값으로, True를 지정하면 축의 차원을 유지하고, False(기본값)를 지정하면 축의 차원을 줄입니다.

1.2. 반환 값

• all:
  • 배열의 모든 요소가 조건을 만족하면 True, 그렇지 않으면 False를 반환하는 불리언 값
  • 지정된 축을 없애는 방향으로, return shape이 형성

import numpy as np

# 2차원 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, -6]])

# 배열의 어느 하나라도 0보다 큰지 검사
result = np.any(arr > 0)

print(result)  # 출력: True

# 각 행(row)에서 어느 하나라도 0보다 큰지 검사
row_any_positive = np.any(arr > 0, axis=1)
print(row_any_positive)  # 출력: [True True]

2. np.any

• 주어진 축에 대해 배열의 어느 하나라도 조건을 만족하는지 여부를 검사
• 하나라도 조건을 만족하면 True를, 모두 조건을 만족하지 않으면 False를 반환

2.1. 파라미터

• a: 입력 배열
• axis: 조건을 검사할 축입니다. np.all과 마찬가지로, 기본값은 None이며, 배열의 모든 요소에 대해 조건을 검사합니다.
• out: 결과를 저장할 대상 배열입니다. 기본값은 None입니다.
• keepdims: 결과의 차원을 유지할지 여부를 결정합니다. 기본값은 False입니다.

2.2. 반환 값

• any: 배열의 어느 하나라도 조건을 만족하면 True, 모두 조건을 만족하지 않으면 False를 반환하는 불리언 값입니다.

np.all과 np.any는 배열 데이터를 분석할 때 특정 조건을 만족하는 요소가 있는지 또는 모든 요소가 특정 조건을 만족하는지 빠르게 확인할 수 있도록 도와줍니다.