ptthon判断某一列全为0

可以使用以下代码判断某列是否全为0：

all_zero = all([row[i] == 0 for row in matrix])

其中，`matrix`为要判断的矩阵，`i`为需要检查的列的索引。如果`all_zero`为`True`，则说明该列全为0；否则说明该列至少有一个非零元素。

相关问题

python的pandas如何判断某一列是否全为nan

可以使用pandas库中的isna()和all()函数结合来判断某一列是否全为nan。具体操作是先使用isna()函数判断出该列中所有的缺失值，然后使用all()函数判断这些缺失值是否全部为True，如果是则该列全为nan，反之则不全为nan。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, None, None, None]})

# 判断列B是否全为nan
if df['B'].isna().all():
    print('列B全为nan')
else:
    print('列B不全为nan')

输出结果为：列B全为nan。

现有一个5*5的二维数组,其某一列数据全为1,某一行数据全为1,其余数据全为0,编程找到两条线的交点

为了找到这个5x5二维数组中两行全为1的直线（假设这两行分别是第i行和第j行）的交点，你可以编写如下的Python代码：

def find_intersection(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])

    # 遍历每一行寻找全1的行
    for i in range(rows):
        if all(row[i] == 1 for row in matrix):  # 判断当前行是否全1
            break  # 找到第一行全1的行后跳出循环

    # 遍历每一列寻找全1的列
    for j in range(cols):
        if all(matrix[i][j] == 1 for i in range(rows)):  # 判断当前列是否全1
            break  # 找到第一列全1的列后跳出循环

    # 返回交点坐标 (i, j)，因为i代表行索引，j代表列索引
    return i, j

# 示例5x5矩阵
matrix_example = [
    [0, 0, 0, 0, 1],
    [0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 1, 1, 1],
    [0, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1]
]

intersection_point = find_intersection(matrix_example)
print(f"交点坐标: {intersection_point}")