Existe-t-il une version inversée de numpy.all() ?

Question

Comme indiqué dans le documents pour numpy.all() :

numpy.all() teste si tous les éléments du tableau le long d'un axe donné évaluent à True .

Existe-t-il une fonction qui fait le contraire ? Vérifier si tous les éléments du tableau le long d'un axe donné (j'ai besoin de la diagonale) donne la valeur False .

Ce dont j'ai besoin en particulier, c'est de vérifier si la diagonale d'une matrice à deux dimensions est zéro partout .

Answer 1

Tout d'abord, pour extraire la diagonale, vous pouvez utiliser mymatrix.diagonal() .

Il y a plusieurs façons de faire ce que vous voulez.

Pour tester si elle est nulle partout, on peut faire numpy.all(mymatrix.diagonal() == 0) .

Alternativement, "tout est égal à zéro (Faux)" est la même chose que "rien n'est égal à Vrai", donc vous pourriez aussi utiliser not numpy.any(mymatrix.diagonal()) .

Mais comme il s'agit d'une matrice numérique, il suffit d'additionner la valeur absolue des éléments de la diagonale et s'ils sont tous égaux à 0, chaque élément doit être nul : numpy.sum(numpy.abs(mymatrix.diagonal()))==0 .

Answer 2

La condition booléenne peut être n'importe quoi. donc soit

(np.diag(x) == 0).all()

o

(np.diag(x) != 0).any()

fonctionne, mais la deuxième version s'arrête au début de la vérification si un faux cas se présente. Dans les deux cas, il faut construire le tableau booléen complet.