numpy.logical_and和＆amp;的区别

Question

我试图使用两个或更多numpy数组的logical_and。我知道numpy有函数logical_and()，但我发现简单的运算符&返回相同的结果，并且可能更容易使用。

例如，考虑三个numpy数组a，b和c。是 np.logical_and(a, np.logical_and(b,c)) 相当于 a & b & c？

如果它们（或多或少）相同，那么使用logical_and()的优势是什么？

Answer 1

@ user1121588在评论中回答了大部分内容，但要完全回答......

“Bitwise和”（&）与布尔数组上的logical_and行为大致相同，但它不会传达意图以及使用logical_and，并提高了可能性在非平凡的情况下获得误导性答案（可能是打包或稀疏数组）。

要在多个数组上使用logical_and，请执行以下操作：

np.logical_and.reduce([a, b, c])

其中参数是您希望logical_and一起组成的数组的列表。它们应该都是相同的形状。

Answer 2

我一直在搜索一些官方确认书，确认我可以在NumPy bool数组上使用＆而不是logical_and，并发现了一个in the NumPy v1.15 Manual：“如果您知道自己有布尔参数，则可以摆脱使用NumPy的按位运算符，但请注意括号，例如：z =（x> 1）＆（x <2）。缺少NumPy运算符形式的logical_and和logical_or是Python设计的不幸结果。” 。因此，也可以将〜用作logical_not和|用于逻辑或。