ValueError：具有多個元素的數組的真值是不明確的。使用a.any（）或a.all（）

Question

我剛剛在我的代碼中發現了一個邏輯錯誤，它導致了各種各樣的問題。我無意中按位AND而不是邏輯AND做了。

r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=COL_HEADERS) 
mask = ((r["dt"] >= startdate) & (r["dt"] <= enddate)) 
selected = r[mask] 

TO：

我從改變了代碼

r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=COL_HEADERS) 
mask = ((r["dt"] >= startdate) and (r["dt"] <= enddate)) 
selected = r[mask] 

令我驚訝的是，我得到了非常模糊的錯誤消息：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

爲什麼類似的錯誤當我使用按位操作時沒有發出 - 我該如何解決這個問題？

Answer 1

r是一個numpy（rec）數組。所以r["dt"] >= startdate也是一個（布爾型） 數組。對於numpy數組，&操作返回按位數和兩個 布爾數組。

的NumPy的開發者感到沒有通常理解的方式來評估 在布爾上下文的數組：這可能意味着True如果任何元件是 True，或者它可能意味着True如果所有元件是True，或True如果數組的長度不爲零，僅舉出三種可能性。

由於不同的用戶可能有不同的需求和不同的假設，NumPy開發人員拒絕猜測，而是每當試圖在布爾上下文中評估數組時，都會提出ValueError 。將and應用於 兩個numpy數組會導致兩個數組在布爾上下文中進行評估（由 在Python3中調用__bool__或在Python2中調用__nonzero__）。

你的原代碼

mask = ((r["dt"] >= startdate) & (r["dt"] <= enddate)) 
selected = r[mask] 

看起來是正確的。但是，如果您確實想要and，則可以使用(a-b).any()或(a-b).all()而不是a and b。

Answer 2

我有同樣的問題（即與多條件索引，這裏它找到在某個日期範圍內的數據）。 (a-b).any()或(a-b).all()似乎不起作用，至少對我而言。

或者，我發現另一種解決方案，它完美適用於我所需的功能(https://stackoverflow.com/questions/12647471/the-truth-value-of-an-array-with-more-than-one-element-is-ambigous-when-trying-t）。

而不是使用上面的建議的代碼，只需使用numpy.logical_and(a,b)將工作。在這裏，您可能要重寫代碼爲

selected = r(logical_and(r["dt"] >= startdate, r["dt"] <= enddate))

Answer 3

的原因的例外是and隱式調用bool。首先在左操作數上（如果左操作數是True），然後在右操作數上。所以x and y相當於bool(x) and bool(y)。

然而bool上一個numpy.ndarray（如果它包含多個元素）將拋出你已經看到了異常：

>>> import numpy as np 
>>> arr = np.array([1, 2, 3]) 
>>> bool(arr) 
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

的bool()通話中and隱含的，而且在if，while，or ，因此以下任何示例也將失敗：

>>> arr and arr 
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

>>> if arr: pass 
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

>>> while arr: pass 
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

>>> arr or arr 
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

Python中還有更多的函數和語句不要撥打bool來電，例如2 < x < 10只是另一種寫作方式2 < x and x < 10。 and將撥打bool：bool(2 < x) and bool(x < 10)。

的元素方面等效and將是np.logical_and功能，同樣可以使用np.logical_or等同爲or。

對於布爾數組 - 和比較喜歡<，<=，==，!=，>=和>對NumPy的數組返回布爾NumPy的陣列 - 你也可以使用逐元素的按位功能（和運營商）：np.bitwise_and（&操作者）

>>> np.logical_and(arr > 1, arr < 3) 
array([False, True, False], dtype=bool) 

>>> np.bitwise_and(arr > 1, arr < 3) 
array([False, True, False], dtype=bool) 

>>> (arr > 1) & (arr < 3) 
array([False, True, False], dtype=bool) 

和bitwise_or（|操作者）：

>>> np.logical_or(arr <= 1, arr >= 3) 
array([ True, False, True], dtype=bool) 

>>> np.bitwise_or(arr <= 1, arr >= 3) 
array([ True, False, True], dtype=bool) 

>>> (arr <= 1) | (arr >= 3) 
array([ True, False, True], dtype=bool) 

的邏輯和二進制函數的完整列表可以在NumPy的文檔中找到：

• "Logic functions"
• "Binary operations"