Numpy`logical_or`多於兩個參數

Question

Numpy的logical_or函數不超過兩個數組進行比較。我怎樣才能找到兩個以上數組的聯合？ （同樣的問題可能對於numpy的的logical_and並獲得兩個以上的陣列的交叉點被要求。）

Answer 1

作爲布爾代數都是可交換和可結合根據定義，下面的語句或等效物的一個布爾值，b和c。

a or b or c

(a or b) or c

a or (b or c)

(b or a) or c

所以，如果你有一個 「邏輯或」，這是二進，你需要將它傳遞三個參數（A，B和C ），你可以撥打

logical_or(logical_or(a, b), c)

logical_or(a, logical_or(b, c))

logical_or(c, logical_or(b, a))

或置換任何你喜歡的。

---

回蟒蛇，如果你想測試一個條件（由函數test，需要一個被測定者和返回一個布爾值產生）是否適用於A或B或C或列表L的任何元素，通常使用

any(test(x) for x in L) 

Answer 2

如果你問numpy.logical_or，則沒有，因爲文檔明確地說，唯一的參數是x1, x2，以及可選out：

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

---

您當然鏈在一起的多個logical_or呼叫這樣的：

>>> 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) 

---

方式噸Ø推廣這種在NumPy的鏈接的是reduce：

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

，當然如果你有一個多維數組，而不是獨立的，這也將工作陣列 - 實際上，這就是它的意味着是使用：

>>> 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) 

但是三個相等長度的一維數組的元組是array_like在NumPy的術語，並且可被用作一個二維數組。

---

外NumPy的，你也可以使用Python reduce：

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

然而，不同於與NumPy的reduce，是不是經常需要Python的。對於大多數情況，有一種更簡單的方式來做事情 - 例如，將多個Python or運算符鏈接在一起，而不是reduce，而不是operator.or_，只需使用any即可。當不是時，使用顯式循環通常更具可讀性。

事實上NumPy的any也可以用於這種情況，雖然它不是很平常;如果你沒有明確地給它一個軸，你最終會得到一個標量而不是一個數組。所以：

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

---

如你所料，logical_and類似，您可以鏈接它，它np.reduce，functools.reduce它，或者以顯式axis替代all。

其他操作如logical_xor？再一次，同樣的交易......除了在這種情況下，沒有適用的all/any-類型的函數。 （你會怎麼稱呼它odd？）

Answer 3

大廈abarnert的回答爲n維案例：

TL; DR：np.logical_or.reduce(np.array(list))

Answer 4

如果有人仍然需要這一點 - 假設你有三個布爾數組a，b，c具有相同形狀，這給and逐元素：

a * b * c 

這給出or：

a + b + c 

這是你想要的嗎？ 堆積很多logical_and或logical_or是不實際的。使用總和函數

Answer 5

：

a = np.array([True, False, True]) 
b = array([ False, False, True]) 
c = np.vstack([a,b,b]) 

Out[172]: 
array([[ True, False, True], 
    [False, False, True], 
    [False, False, True]], dtype=bool) 

np.sum(c,axis=0)>0 
Out[173]: array([ True, False, True], dtype=bool)