python如何判断二维数组中的每一位值是否为指定数字并输出每个数组的总误差值？

Question

以下为我做测试的部分代码：

for i in range(100): #随机生成10个父代
    all.append(random.randint(0,500)) #随机生成父代的基因号
all=list(set(all))

value=0
global flag
for i in range(len(all)):
    for j in range(8):

        if(not(source[all[i]][j]==1)):
            value+=1
    values.append(all[i])
    values.append(value)

    lis.append(values)
    print (values)
    values=[]

lis=np.array(lis)
lis[np.lexsort(lis.T)]
# print(lis)

source为一个包含501个8位数组的列表，我随机一百个数之后逐个判断对应的source中的数组每位是不是1，如果不是就误差值加一。数组编号和数组总误差值丢进lis列表中排序。现在逻辑似乎有点混乱，无法抓到准确的value。

Answer 1

对不起，但是我实在不知道你要做什么。
source里面每个8位数组，判断是不是全1，是这个意思么？那么直接数组求和，得到的结果用8去相减不就是误差了么。