my_list1 = [30,34,56]
my_list2 = [29,500,43]

リスト内のすべての値が> = 30であるかどうかを確認するにはどうすればよいですか？my_list1動作するはずであり、動作しmy_list2ないはずです。

私が考えることができた唯一のことは：

boolean = 0
def func(ls):
    for k in ls:
        if k >= 30:
            boolean = boolean + 1
        else:
            boolean = 0
    if boolean > 0:
        print 'Continue'
    elif boolean = 0:
        pass

2016年の更新：

後から考えると、速度が実際に重要であるより大きなデータセットを処理し、利用した後numpy...私はこれを行います：

>>> my_list1 = [30,34,56]
>>> my_list2 = [29,500,43]

>>> import numpy as np
>>> A_1 = np.array(my_list1)
>>> A_2 = np.array(my_list2)

>>> A_1 >= 30
array([ True,  True,  True], dtype=bool)
>>> A_2 >= 30
array([False,  True,  True], dtype=bool)

>>> ((A_1 >= 30).sum() == A_1.size).astype(np.int)
1
>>> ((A_2 >= 30).sum() == A_2.size).astype(np.int)
0

次のようなこともできます。

len([*filter(lambda x: x >= 30, my_list1)]) > 0

ジェネレータ式でall()関数を使用します。

>>> my_list1 = [30, 34, 56]
>>> my_list2 = [29, 500, 43]
>>> all(i >= 30 for i in my_list1)
True
>>> all(i >= 30 for i in my_list2)
False

より大きいため、このテストことに注意してくださいまたは等しい30は、そうでない場合my_list1のいずれかのテストに合格しないであろう。

関数でこれを実行したい場合は、次を使用します。

def all_30_or_up(ls):
    for i in ls:
        if i < 30:
            return False
    return True

例えば、すぐにあなたがそこにあることを証明した値を見つけるよう30以下の値は、あなたが返す、とリターンをあなたは逆に証拠を発見した場合。FalseTrue

同様に、このany()関数を使用して、少なくとも1つの値が条件に一致するかどうかをテストできます。

...使用できない理由は何min()ですか？

def above(my_list, minimum):
    if min(my_list) >= minimum:
        print "All values are equal or above", minimum
    else:
        print "Not all values are equal or above", minimum

これがまさにあなたが望むものであるかどうかはわかりませんが、技術的には、これはあなたが求めていたものです...

組み込み関数がありますall：

all (x > limit for x in my_list)

すべての数値が必要な値よりも大きい値を制限すること。

あなたが使用することができますall()：

my_list1 = [30,34,56]
my_list2 = [29,500,43]
if all(i >= 30 for i in my_list1):
    print 'yes'
if all(i >= 30 for i in my_list2):
    print 'no'

これには、厳密には30を超えない、30以上のすべての数値が含まれることに注意してください。

np.sum、np.min、およびすべてを使用することの間の全体的な勝者は、大きなアレイの速度の点でnp.minのようです。

N = 1000000
def func_sum(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return np.sum(my_list < x )==0

def func_min(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return np.min(my_list) >= x

def func_all(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return all(i >= x for i in my_list)

（関数内にnp.array定義を配置する必要があります。そうしないと、np.min関数は値を記憶し、timeitで速度をテストするときに計算を再度実行しません）

「all」のパフォーマンスは、基準を満たさない最初の要素がいつ見つかるかに大きく依存します。np.sumは少しの操作を行う必要があり、np.minは一般的な場合の計算の点で最も軽いです。 。

基準がほぼ即座に満たされ、allループが高速で終了すると、all関数はnp.minをわずかに上回ります。

>>> %timeit func_sum(10)
10 loops, best of 3: 36.1 ms per loop

>>> %timeit func_min(10)
10 loops, best of 3: 35.1 ms per loop

>>> %timeit func_all(10)
10 loops, best of 3: 35 ms per loop

しかし、「すべて」がすべてのポイントを通過する必要がある場合、それは間違いなくはるかに悪く、np.minが勝ちます。

>>> %timeit func_sum(-10)
10 loops, best of 3: 36.2 ms per loop

>>> %timeit func_min(-10)
10 loops, best of 3: 35.2 ms per loop

>>> %timeit func_all(-10)
10 loops, best of 3: 230 ms per loop

しかし、

np.sum(my_list<x)

xより下の値の数を知りたい場合に非常に役立ちます。

次のことができます。

def Lists():

    my_list1 = [30,34,56]
    my_list2 = [29,500,43]

    for element in my_list1:
        print(element >= 30)

    for element in my_list2:
        print(element >= 30)

Lists()

これにより、30より大きい値はTrueとして返され、小さい値はfalseとして返されます。

この関数を書きます

def larger(x, than=0):
    if not x or min(x) > than:
        return True
    return False

次に

print larger([5, 6, 7], than=5)  # False
print larger([6, 7, 8], than=5)  # True
print larger([], than=5)  # True
print larger([6, 7, 8, None], than=5)  # False

min（）のリストが空の場合、ValueErrorが発生します。なのでif not xコンディションで追加しました。