python - 在 numpy 数组中组合逻辑语句 AND

Question

当矩阵中的两个条件都为 True 时，如何选择元素？ 在 R 中，基本上可以组合 bool 向量。

所以我的目标是:

A = np.array([2,2,2,2,2])
A < 3 and A > 1  # A < 3 & A > 1 does not work either

评估到: ValueError:具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()

它应该评估为:

array([True,True,True,True,True])

我的解决方法通常是对这些 bool 向量求和并等于 2，但必须有更好的方法。这是什么？

Answer 1

你可以只使用 & ，例如:

x = np.arange(10)
(x<8) & (x>2)

给予

array([False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False], dtype=bool)

一些细节:

• 之所以有效，是因为 &是 numpy ufunc bitwise_and 的简写, 这对于 bool类型与 logical_and 相同.也就是说，这也可以拼写为
  bitwise_and(less(x,8), greater(x,2))
• 你需要括号，因为在 numpy 中 &优先级高于 <和 >
• and不起作用，因为它对 numpy 数组不明确，因此 numpy 抛出异常而不是猜测。