En las funciones anteriores, los booleanos True y False son interpretandos como 1 y 0, respectivamente, lo que hace que frecuentemente sean utilizados para, por ejemplo, realizar recuentos u operaciones relativas a los elementos que cumplen cierta condición.
Por ejemplo, podemos calcular el número de elementos de un array mayores que cero:
En este caso, la expresión a > 0 devuelve un array de booleanos al que puede aplicarse la función numpy.sum. Los paréntesis se utilizan para especificar la precedencia de los operadores a aplicar (si no se utilizasen se intentaría calcularía 0.sum() antes que la comparación).
Siguiendo con el mismo ejemplo, podemos calcular el porcentaje de elementos mayores que cero de forma semejante:
all
El método numpy.ndarray.all devuelve el valor lógico True cuando todos los elementos del array son True, y False en caso contrario:
Como ya se ha comentado en secciones anteriores del tutorial, los números diferentes a cero se interpretan como True, y aquellos con valor 0, como False, con lo que el método all puede ser también usado para evaluar cuándo los elementos de un array son o no distintos a cero:
Obsérvese que cuando el array está vacío, el método devuelve el valor lógico True:
any
De forma semejante, el método numpy.ndarray.any devuelve el valor lógico True cuando alguno de los elementos del array es True:
Si el array está vacío, la función devuelve el valor lógico False:
