多个参数的Numpy‘Logicalor’

Question

Numpy‘slogical_or函数只需两个数组就可以进行比较。如何找到两个以上数组的联合？(关于Numpy‘s，也可以提出同样的问题logical_and并获得两个以上数组的交集。)

Answer 1

如果你在问numpy.logical_or，就像文档明确指出的那样，唯一的参数是x1, x2，并且有选择地out:

numpy.logical_or(x1, x2[, out]) = <ufunc 'logical_or'>

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你当然可以把多个logical_or像这样的电话：

>>> x = np.array([True, True, False, False])>>> y = np.array([True, False, True, False])>>> z = np.array([False, False, False, False])
>>> np.logical_or(np.logical_or(x, y), z)array([ True,  True,  True,  False], dtype=bool)

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在NumPy中推广这种链接的方法是reduce:

>>> np.logical_or.reduce((x, y, z))array([ True,  True,  True,  False], dtype=bool)

当然，如果您有一个多维数组而不是单独的数组，这也会起作用-事实上，这就是意指待用：

>>> xyz = np.array((x, y, z))>>> xyz
array([[ True,  True, False, False],
       [ True, False,  True, False],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)>>> np.logical_or.reduce(xyz)array([ True,  True,  True,  False], dtype=bool)

但是，由三个等长的一维数组组成的元组是阵列样在NumPy术语中，可以用作2D数组。

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在NumPy之外，您还可以使用Python的reduce:

>>> functools.reduce(np.logical_or, (x, y, z))array([ True,  True,  True,  False], dtype=bool)

然而，与NumPy不同的是reduce，通常不需要Python。在大多数情况下，有一种更简单的方法来做事情-例如，将多个Python链接在一起or操作员，不要reduce过关operator.or_，就用any..当那里不是，使用显式循环通常更具可读性。

事实上，NumPy的any也可以在这种情况下使用，尽管它并不是那么简单；如果您不显式地给它一个轴，那么您将得到一个标量而不是一个数组。因此：

>>> np.any((x, y, z), axis=0)array([ True,  True,  True,  False], dtype=bool)

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如你所料，logical_and是相似的-你可以把它锁起来，np.reduce它,functools.reduce它，或替代all显式axis.

其他行动呢，比如logical_xor？再说一次，同样的交易…但在这种情况下all/any-适用的类型函数。(你叫它什么？odd?)

Answer 2

如果有人还需要这个-假设你有三个布尔数组a, b, c同样的形状and要素方面：

a * b * c

这给了or:

a + b + c

这就是你想要的吗？堆积如山logical_and或logical_or是不实际的。