Question

我尝试测试np.all的使用情况，测试数组a是

 a=array([[[  0,   0,   0],
        [  0,   0,   0],
        [  0,   0,   0],
        [  0,   0,   0]],

       [[  0,   0, 255],
        [255, 255, 255],
        [  0,   0,   0],
        [255,   0,   0]]])

b = [255,0,255]
c = np.all(a==b,axis=1)

我得到了

c= array([[False,  True, False],
   [False, False, False]], dtype=bool)

我不明白c中TRUE是如何通过np.all(a==b,axis=1)获得的。{/ p>

Answer 1

由于您使用axis=1呼叫np.all()，因此将在第一维上执行逻辑AND，即所有列（编号从零开始）。

你的阵列是：

a = np.array([[[0,   0,   0],
            [0,   0,   0],
            [0,   0,   0],
            [0,   0,   0]],

           [[0,   0, 255],
            [255, 0, 255],
            [0,   0,   0],
            [255,   255,   0]]])

因此，a的第一列即[0, 0, 0, 0]和b的第一个元素即255将通过AND操作，给出结果{{1} }。所有操作如下：

False

这将给出最终结果：

[0, 0, 0, 0] & 255 => False
[0, 0, 0, 0] & 0 => True
[0, 0, 0, 0] & 255 => False

[0, 255, 0, 255] & 255 => False
[0, 255, 0, 0] & 0 => False
[255, 255, 0, 0] & 255 => False

由于您没有传递[[False True False] [False False False]]参数，因此结果列表的形状为keepdims=True，即来自[2, 3]和[2, 4, 3]（请参阅NumPy broadcasting rules），该操作在[1, 1, 3]上执行。否则，结果将是index=1的形状。

Answer 2

关键是要了解b与a的广播方式。

a是（2,4,3）（我喜欢不同的维度）。

b是（3，），广播到（1,1,3）。

In [708]: a==b
Out[708]: 
array([[[False,  True, False],
        [False,  True, False],
        [False,  True, False],
        [False,  True, False]],

       [[False,  True,  True],
        [ True, False,  True],
        [False,  True, False],
        [ True,  True, False]]], dtype=bool)

{1}}应用于轴= 1，大小为4（显示中的列）。结果是（2,3）形状。

同样的广播和轴减少发生在：

all

关于np.all与轴的使用

2 个答案: