Python 教程之运算符(7)—— Any All

简介: Python 教程之运算符(7)—— Any All

Any 和 All 是 python 中提供的两个内置函数,用于连续的 And/Or。

任何

如果任何项目为真,则返回真。如果为空或全部为假,则返回 False。Any 可以被认为是对提供的可迭代对象的一系列 OR 操作。

它使执行短路,即一旦知道结果就停止执行。

语法: 任何(可迭代列表)

# 由于都是假的,所以返回假
print (any([False, False, False, False]))
# 在这里,该方法将在第二项 (True) 处短路并返回 True。
print (any([False, True, False, False]))
# 在这里,该方法将在第一个 (True) 处短路并返回 True。
print (any([True, False, False, False]))

输出 :

False
True
True

All

项目都为真(或者如果可迭代为空),则返回真。所有这些都可以被认为是对提供的迭代的一系列 AND 操作。它还会使执行短路,即一旦知道结果就停止执行。

语法:  all(可迭代列表)

# 这里所有的iterables都是True,所以所有的都将返回True并且同样会被打印出来
print (all([True, True, True, True]))
# 在这里,该方法将在第一项 (False) 处短路并返回 False。
print (all([False, True, True, False]))
# 此语句将返回 False,因为在可迭代对象中找不到 True
print (all([False, False, False]))

输出 :

True
False
False

实际例子

# 此代码解释了我们如何在列表中使用“任何”功能
list1 = []
list2 = []
# 索引范围从 1 到 10 相乘
for i in range(1,11):
  list1.append(4*i)
# 访问 list2 的索引是从 0 到 9
for i in range(0,10):
  list2.append(list1[i]%5==0)
print('See whether at least one number is divisible by 5 in list 1=>')
print(any(list2))

输出:

See whether at least one number is divisible by 5 in list 1=>
True
# python 3中'all'函数的插图
# Take two lists
list1=[]
list2=[]
# list1 中所有数字的格式为:4*i-3
for i in range(1,21):
  list1.append(4*i-3)
# list2 将奇数的信息存储在 list1 中
for i in range(0,20):
  list2.append(list1[i]%2==1)
print('See whether all numbers in list1 are odd =>')
print(all(list2))

输出:

See whether all numbers in list1 are odd =>
True

真值表:-

image.png

目录
相关文章
|
5天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
12 1
|
7天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
11 3
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,主要通过scipy.spatial模块实现。内容涵盖空间数据的基本概念、距离矩阵的定义及其在生物信息学中的应用,以及如何计算欧几里得距离。示例代码展示了如何使用SciPy计算两点间的欧几里得距离。
26 5
|
9天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 6
本教程介绍了SciPy处理空间数据的方法,包括使用scipy.spatial模块进行点位置判断、最近点计算等内容。还详细讲解了距离矩阵的概念及其应用,如在生物信息学中表示蛋白质结构等。最后,通过实例演示了如何计算两点间的余弦距离。
19 3
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 7
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,涵盖如何使用`scipy.spatial`模块进行点的位置判断、最近点计算等操作。还详细解释了距离矩阵的概念及其在生物信息学中的应用,以及汉明距离的定义和计算方法。示例代码展示了如何计算两个点之间的汉明距离。
16 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 3
本教程介绍了SciPy中的插值方法,包括什么是插值及其在数据处理和机器学习中的应用。通过 `scipy.interpolate` 模块,特别是 `Rbf()` 函数,展示了如何实现径向基函数插值,以平滑数据集中的离散点。示例代码演示了如何使用 `Rbf()` 函数进行插值计算。
13 0
|
6天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 1
本教程介绍Scipy显著性检验,包括统计假设、零假设和备择假设等概念,以及如何使用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间是否存在显著差异。
11 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python编程入门——从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】本文将带你走进Python的世界,通过简单易懂的语言和实际的代码示例,让你快速掌握Python的基础语法。无论你是编程新手还是想学习新语言的老手,这篇文章都能为你提供有价值的信息。我们将从变量、数据类型、控制结构等基本概念入手,逐步过渡到函数、模块等高级特性,最后通过一个综合示例来巩固所学知识。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
5天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!