numpy.bitwise_and.reduce行爲意外？

numby.bitwise_and.reduce的ufunc.reduce似乎表現不正常......我濫用它了嗎？numpy.bitwise_and.reduce行爲意外？

>>> import numpy as np 
>>> x = [0x211f,0x1013,0x1111] 
>>> np.bitwise_or.accumulate(x) 
array([ 8479, 12575, 12575]) 
>>> np.bitwise_and.accumulate(x) 
array([8479, 19, 17]) 
>>> '%04x' % np.bitwise_or.reduce(x) 
'311f' 
>>> '%04x' % np.bitwise_and.reduce(x) 
'0001'

的reduce()結果應該是accumulate()的最後一個值，它不是。我在這裏錯過了什麼？

就目前而言，我可以解決使用德摩根的身份（交換或與AND和反相輸入端和輸出）：

>>> ~np.bitwise_or.reduce(np.invert(x)) 
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來源

2014-01-10 Jason S

從版本1.12.0開始，您應該看到'np.bitwise_and'的標識的正確值（-1）。參見[PR＃7373]（https://github.com/numpy/numpy/pull/7373）。順便說一下，非常酷的解決方法！ –

根據您提供的文件，ufunc.reduce使用op.identity作爲初始值。

numpy.bitwise_and.identity是1而不是0xffffffff....也不是-1。

>>> np.bitwise_and.identity 
1

所以numpy.bitwise_and.reduce([0x211f,0x1013,0x1111])等同於：

>>> np.bitwise_and(np.bitwise_and(np.bitwise_and(1, 0x211f), 0x1013), 0x1111) 
1 
>>> 1 & 0x211f & 0x1013 & 0x1111 
1

>>> -1 & 0x211f & 0x1013 & 0x1111 
17

似乎沒有辦法根據文檔指定初始值。（不像Python內建函數reduce）

來源

2014-01-10 17:53:49 falsetru

啊，明白了。謝謝。這是一個恥辱ufunc.reduce不允許明確的初始值參數。 –

@JasonS，是的，如果'ufunc.reduce'允許我們指定初始值，那就太好了。 – falsetru

在過去的幾年中，這有所改變嗎？ –

numpy.bitwise_and.reduce行爲意外？

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