大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
而大数据分析的基础是学好编程语言。
本文和你一起来探索Python中的all函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。
也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。
本文目录
- 安装numpy包
- all函数定义
- all函数实例 3.1 判断数组中的所有元素是否都大于0 3.2 判断二维数组中每一行是否都大于0 3.3 判断数据框中是否每一列都大于0
一、安装numpy包
all是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。打开cmd，安装语句如下：
代码语言：javascript复制pip install numpy由于numpy库是数据分析最常用的库之一，所以我早就安装过了，再安装会提示如下内容：
二、all函数定义
代码语言：javascript复制其基本调用语法如下：import numpy as np
numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<noinput>, *, where=<noinput>, casting='same_kind')常用参数详解：
a: 输入数组或数据框。axis: 可选参数，指定在哪个维度上判断。如果未指定，则检查数组中的所有元素。out: 可选参数，用于指定输出结果的位置。keepdims: 可选参数，如果设置为True，则保持输出结果的维度与输入数组一致。where: 可选参数，用于指定条件。casting: 可选参数，用于控制类型转换。
三、all函数实例
1 判断数组中的所有元素是否都大于0
首先导入numpy库，然后用np.all函数判断数组中是否所有元素都大于0，具体代码如下：
2 判断二维数组中的每一行是否都大于0
接着判断二维数组中的每一行是否都大于0，具体代码如下：
import numpy as np
a = np.array([[-1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = np.all(a > 0, axis=1)
print(result)
得到结果：
[False True True]
在这个例子中，我们创建了一个二维数组a，并使用np.all()函数检查每一行中的所有元素是否都大于0。
通过在axis参数中传入1，我们指定了判断维度为行。由于每一行中的所有元素都大于0，所以输出结果为[False True True]。
如果需要对列进行判断，只要指定axis为0即可。
3 判断数据框中是否每一列都大于0
接着判断数据框中是否每一列都大于0，具体代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
date2 = pd.DataFrame([[1, 1, 2], [-2, 5, -9]])
print('np.all判断结果')
print('')
print(np.all(date2>0, axis=0))
print('')
print('date2的值：')
date2
得到结果：
由于第1列和第3列的值中有负数所以判断结果为False，第2列的值都大于0，所以结果为True。
至此，Python中的all函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
