Numpy recarray.any()函数| Python
原文:https://www . geeksforgeeks . org/numpy-recarray-any-function-python/
在 numpy 中，数组可能具有包含字段的数据类型，类似于电子表格中的列。一个例子是[(a, int), (b, float)]，数组中的每个条目都是一对(int，float)。通常，这些属性是使用字典查找来访问的，例如arr['a'] and arr['b']。
记录数组允许使用arr.a and arr.b作为数组成员访问字段。 numpy.recarray.any() 如果记录数组中的任何元素评估为真，则函数返回真。
语法:
numpy.recarray.any(axis=None, out=None, keepdims=False)参数: 轴:【无或整数或整数元组，可选】执行逻辑或运算的一个或多个轴。 out:【n 数组，可选】存储结果的位置。 - >如果提供，它必须具有输入广播到的形状。 - >如果未提供或无，则返回新分配的阵列。 保持尺寸:【布尔，可选】如果设置为真，则缩小的轴作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项，结果将根据输入数组正确广播。 如果传递了默认值，那么 keepdims 不会传递给 ndarray 子类的任何方法，但是任何非默认值都会传递。如果子类 sum 方法不实现 keepdims，将引发任何异常。
返回:【ndarray，bool】如果任何元素的计算结果为真，则返回真。
代码#1 :
# Python program explaining
# numpy.recarray.any() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([(5.0, 2), (3.0, 4)],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array, using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float: ", rec_arr.a)
# applying recarray.any methods to float record array
out_arr = geek.recarray.any(rec_arr.a)
print ("Output array: ", out_arr)
print("\nRecord array of int: ", rec_arr.b)
# applying recarray.any methods
# to int record array
out_arr = geek.recarray.any(rec_arr.b)
print ("Output array: ", out_arr)
Output:
Input array : [(5.0, 2) (3.0, 4)]
Record array of float: [ 5\. 3.]
Output array: True
Record array of int: [2 4]
Output array: True
代码#2 :
如果我们将numpy.recarray.any()应用于整个记录数组，那么它将给出类型错误，因为数组是灵活的或混合类型的。
# Python program explaining
# numpy.recarray.any() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([(5.0, 2), (3.0, 4)],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array ", rec_arr)
# applying recarray.any methods to record array
out_arr = geek.recarray.any(rec_arr)
print ("Output array: ", out_arr)
Output:
TypeError: cannot perform reduce with flexible type
