numpy logical_and：意外行为

Question

我们假设我给你以下布尔数组：

b1 = np.array([ True,  True, False,  True ])
b2 = np.array([ True, False, False,  True ])
b3 = np.array([ True,  True,  True, False ])

如果你AND他们在一起，你会得到以下结果：

b4 = np.array([ True, False, False, False ])

右？如果没有，请解释。如果我们同意，那么为什么会发生以下情况呢？

>>> np.logical_and(b1, b2, b3)
array([ True, False, False,  True ])

np.logical_and(np.logical_and(b1, b2), b3)确实给出了预期的结果。

Answer 1

查看documentation of np.logical_and。与大多数NumPy运算符函数一样，第三个参数是out参数，指定目标数组。它是不是的操作数！将b3放在那里只会覆盖b3的内容。

在大多数情况下，使用&更清晰，更简单：

b4 = b1 & b2 & b3

Answer 2

np.logical_and的第三个参数是可选的out参数，它存储操作的结果。

也就是说，调用np.logical_and(b1, b2, b3)会覆盖b3，结果为np.logical_and(b1, b2)。

输出参数对determining output type和一般效率非常有用。

Answer 3

logical_and()是二元运算符，对于您的问题，您可以使用：

np.all([b1, b2, b3], axis=0)
np.logical_and.reduce([b1, b2, b3], axis=0)