Cách sử dụng hàm any() trong NumPy

Việc kiểm tra các phần tử trong một mảng hoặc một cấu trúc dữ liệu là điều thường xuyên phải thực hiện. Đặc biệt, khi làm việc với các mảng số liệu, việc kiểm tra xem có phần tử nào khác không hoặc đánh giá là True có thể rất quan trọng. Trong bài viết này, bạn sẽ học cách sử dụng hàm numpy any() của thư viện NumPy để thực hiện việc này một cách hiệu quả và nhanh chóng. Hàm numpy any() sẽ giúp bạn kiểm tra xem có bất kỳ phần tử nào trong một mảng (hoặc theo một trục xác định) đánh giá là True hay không, từ đó hỗ trợ bạn trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu.

Giới thiệu về hàm any() trong NumPy

Hàm numpy any() trả về True nếu có bất kỳ phần tử nào trong mảng (hoặc theo một trục xác định) đánh giá là True.

Cú pháp của hàm any() như sau:

numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)

Trong cú pháp này, a là một mảng numpy hoặc bất kỳ đối tượng nào có thể chuyển đổi thành mảng, ví dụ: danh sách.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Thông thường, mảng đầu vào chứa các số. Trong ngữ cảnh boolean, tất cả các số khác không sẽ được đánh giá là True, trong khi số 0 được đánh giá là False. Do đó, hàm any() trả về True nếu có bất kỳ số nào trong mảng khác không, hoặc False nếu tất cả các số đều là 0.

Ví dụ về hàm any() trong NumPy

Hãy xem qua một số ví dụ sử dụng hàm any().

Sử dụng hàm numpy any() trên mảng 1-D

Ví dụ sau sử dụng hàm any() để kiểm tra xem có số nào trong mảng khác không:

import numpy as np

result = np.any([0, 1, 2, 3])
print(result)

Kết quả:

True

Kết quả là True vì mảng có ba số khác không.

import numpy as np

result = np.any(np.array([0, 0]))
print(result)

Kết quả:

False

Ví dụ này trả về False vì tất cả các số trong mảng đều là 0. Thực tế, bạn có thể truyền bất kỳ đối tượng nào có thể chuyển đổi thành danh sách vào hàm any(). Ví dụ:

import numpy as np

result = np.any([0, 0])
print(result)

Kết quả:

False

Sử dụng hàm numpy any() với mảng đa chiều

Ví dụ sau sử dụng hàm any() để kiểm tra xem có phần tử nào trong mảng đa chiều đánh giá là True hay không:

import numpy as np

a = np.array([[0, 1], [2, 3]])
result = np.any(a)
print(result)

Kết quả:

True

Bạn cũng có thể đánh giá các phần tử theo một trục bằng cách truyền tham số axis như sau:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 0],
    [0, 1]
])
result = np.any(a, axis=0)
print(result)

Kết quả:

[False  True]

Và trục 1:

import numpy as np

a = np.array([
    [0, 0],
    [0, 1]
])
result = np.any(a, axis=1)
print(result)

Kết quả:

[False  True]

Kết bài

Sử dụng hàm numpy any() để kiểm tra xem có phần tử nào trong mảng hoặc theo một trục cụ thể đánh giá là True hay không. Hàm này rất hữu ích trong việc xác định sự tồn tại của các giá trị khác không trong các tập dữ liệu, giúp bạn dễ dàng thực hiện các phép kiểm tra tính hợp lệ và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.