Pythonの "any（）"関数がnumpy配列で動作するのはなぜですか？

Question

numpyアレイでanyを直接関数として使用することはなぜ可能ですか？

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

私はnumpyののany() -methodがarray自身に思いましたか？

これはpython関数か実際のnumpyメソッドですか？

Answer 1

1次元配列の場合、組み込みのPython-any -functionは、boolにキャスト可能なアイテム（および1次元配列はこれらの条件を満たします）ではなく、多次元配列のiterableを必要とするだけです動作しません。

>>> 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 

あなたが最初の次元を反復配列の反復処理場合は、多次元配列を持っている場合、あなたは各反復でarray（非数）を取得しますので、だこと。これらのarrayは、boolにキャストできません。したがって、例外がスローされます。

しかし、それは入力型（array）の意識だと、それはそのanyニーズ反復のpythonのを避けることができるので、np.anyはanyよりもアレイ上（ほとんどの場合）高速になります。

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) 

---

副題として、おそらくany(np.zeros(4))>0の代わりにany(np.zeros(4) > 0)を使用したかったでしょう。 anyの結果がゼロ以上である（True任意の要素がないゼロの場合）は、第2のか否かをチェックしながら

最初のチェックは、あなたの配列内の任意の要素は、ゼロ以上である場合。

Answer 2

numpy配列はiterableです。これはすべて組み込みのanyが引数を期待しています。 anyは、反復可能な要素のすべてが偽であればFalseを返します。すべてがゼロです。次に、比較False > 0もFalseとなり、観測値が得られます。