对多个NumPy数组执行逻辑或运算

Question

我有以下代码：

array1 = np.array([1,0,1,0])
array2 = np.array([1,1,0,0])

array3 = array1 | array2

array3将是：

[1 1 1 0]

此代码可以正常工作，但我想将其扩展到更多数组而无需写出array1 | array2 | array3 | etc。

有人知道这样做的有效方法吗？可能使用.any（）吗？

Answer 1

您可以将reduce与operator.or_一起使用：

import operator
from functools import reduce

reduce(operator.or_, [array1, array2])
# array([1, 1, 1, 0])

请注意，在Python 3中，reduce was moved是functools库的一部分，但是在Python 2中，它是内置的。

Answer 2

在这里我会坚持使用NumPy，但是有几种方法可以做到这一点。这里正在使用logical_or.reduce。

np.logical_or.reduce([array1, array2])
# array([ True,  True,  True, False])

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另一个变种是使用column_stack和any：

np.column_stack([array1, array2]).any(axis=1)
# array([ True,  True,  True, False])

Answer 3

由于为pandas标记了any的一种使用|的方式，如果需要&，请尝试使用all

pd.DataFrame([array1,array2]).any(1).values

Answer 4

您还可以对两个数组求和。如果两个元素中的任何一个为1，则总和为1。如果两个元素均为1，则总和为2。在这种情况下，您可以使用np.where作为

来重新分配值1

array3 = np.where(array1+array2==2, 1, array1+array2)
# array([1, 1, 1, 0])