值错误在使用assert之后使用np.all()或np.any()
值错误（ValueError）是一种常见的错误类型，它表示在程序运行过程中，某个变量的值不符合预期。在使用assert语句后，可以使用np.all()或np.any()函数来检查条件是否满足。
np.all()函数用于检查数组中的所有元素是否都满足某个条件，如果满足则返回True，否则返回False。np.any()函数用于检查数组中是否存在任意一个元素满足某个条件，如果存在则返回True，否则返回False。
这两个函数在进行条件检查时，可以指定轴（axis）参数来指定检查的维度。默认情况下，它们会将整个数组作为一个整体进行检查。
应用场景：
- 在进行数据处理和分析时，可以使用np.all()或np.any()函数来检查数据是否满足某些条件，例如检查数组中的所有元素是否大于某个阈值。
- 在进行单元测试时，可以使用assert语句结合np.all()或np.any()函数来验证函数的输出是否符合预期。
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self.variables.var_name, self.variables.the_method
assertUse a.any() or a.all()
在我的例子中，我不确定如何使用(以及是否必须) np.all()。
浏览 0提问于2017-01-27得票数 1
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我通过计算矩阵的特征值来检验矩阵是否是正定的。matrix)
显然，这个矩阵是正定的，因为所有的特征值都大于现在，我希望使用assert来确保这个矩阵始终保持正定，也就是说，所有的特征值都大于0，因为我将把这个代码放入一个函数中。我知道np.where可以用于检查条件并返回所需的输出/元素，但我不知道是否可以在ass
浏览 11提问于2022-07-07得票数 0
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我想检查所有的值是否等于零(为了其他目的，数组可能包含所有的零)。下面是一些时间安排。
令我惊讶的是，检查单个(非零)元素的速度大约是使用np.all()或np.any()的2000倍。我假设编译器在内部用逆条件的np.all()替换np.any()，并且np.any()/np.all()在条件被满足/违反的第一个实例中返回True/False (即编译器做而不是首先创建True
浏览 0提问于2022-07-14得票数 1
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2回答
数组中某些值的条件
、、、
我目前的情况是： print ("right") print ("wrong")实现这一目标的最佳和最有效方式是什么？
浏览 1提问于2018-07-10得票数 0
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1回答
我试图对我的数据使用XGBRegressor，但是在执行model.fit时继续得到上面的错误。我试过：np.all(np.isfinite(df))df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
df.fillna(0, inplace=True)但错误仍在发生。np.all(n
浏览 11提问于2022-07-11得票数 0
在运行代码时，我得到了这个错误。尽管我已经使用以下命令从float32转换为float64： _assert_all_finite(array)
File "C
浏览 0提问于2016-07-13得票数 2
我有一个函数，在该函数中，我使用条件if语句计算两个浮点值，返回值如下所示： def math(list1,list2z=value2-value1 return value1 return value2
一开始，我遇到了标题错误。我尝试使用np.any()和np
浏览 4提问于2017-07-31得票数 1
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numpy as np
if x == None:x可以是None或np.ndarray，所以我想检查x是None还是np.ndarray，但是如果将np.ndarray传递给check，就会引发错误，因为np.ndarray==None应该使用np.any()或np.all()。
浏览 4提问于2017-09-19得票数 1
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4回答
[1,2] [4,3] [3,4] [6,7]]arr = [[0,1] [2,3] [5,6]我已经考虑过使用切片arr[:,::-1、np.all和np.any的组合，但到目前为止，我得出的结果只是在比较行时给出
浏览 4提问于2017-07-10得票数 1
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string import ascii_lowercase>>> x.all()在研究这个问题的过程中
浏览 0提问于2015-07-09得票数 1
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输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。
我试过删除nan和无限值，但它不起作用。np.where(df.values >= np.finfo(np.float64).max) np.an
浏览 0提问于2019-05-25得票数 3
= np.array([ [L,L] # upper-right mask = np.all[5.98608603, 4.87845464], [4.28586677, 5.79125413]]) 但是，因为我想使用numba在循环中加速这个任务，所以np.all函数中的“轴”参数存在兼容性问题(它不是在no
浏览 34提问于2020-04-19得票数 5
我喜欢检查一个数组是否包含任何负元素或零元素。为此，我尝试使用numpy.any或numpy.all，但在运行以下代码时： import numpy as npprint(arr)if np.any(arr) <= 0:else:
print('all positive') 它返回
浏览 22提问于2020-10-06得票数 0
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j in zip(dp, cp)])plt.show()
p3 = plt.bar(ind, mp, width, color='yellow', bottom=[i+j for i,j in
浏览 2提问于2017-07-25得票数 0
1回答
将除以零解释为nan
、、、、
, inf]]) value = a / b value = float('nan')if np.any(b !. , 0. ]]) if np.all(b != 0
浏览 1提问于2018-06-08得票数 1
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1回答
( 1 - clf.score(X_train, y_train) ) 在python3中，我得到了这个错误： File "<stdin>", line 4, in <module>
File "/usr/local"/usr/local/li
浏览 0提问于2017-01-22得票数 0
在使用别人的代码时，我偶然发现了这个问题。那么如何解释numpy的行为呢？In [1]: import numpy as np
True # <- bad numpy!In [5]: print np.all(foo)
False # <- correct
浏览 0提问于2013-05-02得票数 8
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我有这样的条件来盯着一个if，我认为它是从意想不到的时候开始的，也许你们中的一个可以指出我的错误或者建议一个更好的方法。这是脚本的一部分：... Do something 2.8106091 ])Out[10]: Tru
浏览 5提问于2017-11-04得票数 0
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