Question

如果有人可以帮助我（并解释发生了什么），我将不胜感激。

这有效：

>>> from numpy import array
>>> a = array((2, 1))
>>> b = array((3, 3))
>>> l = [a, b]
>>> a in l
True

但这不是：

>>> c = array((2, 1))
>>> c in l
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我想要复制的行为是：

>>> x = (2, 1)
>>> y = (3, 3)
>>> l2 = [x, y]
>>> z = (2, 1)
>>> z in l2
True

请注意，上述内容也适用于可变对象：

>>> x = [2, 1]
>>> y = [3, 3]
>>> l2 = [x, y]
>>> z = [2, 1]
>>> z in l2
True

当然，知道：

>>> (a < b).all()
True

我试过（并且失败了）：

>>> (c in l).all()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

Answer 1

Python选择bool([False,True])是True，因为（它说）任何非empy列表都有布尔值True。

Numpy选择bool(np.array([False, True]))应该引发ValueError。 Numpy的设计是从一些用户可能想知道数组中任何元素是否为True，而其他用户可能想知道所有元素是否在数组中是真的。由于用户可能有相互冲突的欲望，NumPy拒绝猜测。它引发了一个ValueError并建议使用np.any或np.all（尽管如果有人希望复制类似Python的行为，你可以使用len）。

评估c in l时，Python会将c与l中a的每个元素进行比较。它评估bool(c==a)。我们得到bool(np.array([True True]))，它引发了一个ValueError（由于上述原因）。

由于numpy拒绝猜测，你必须具体。我建议：

import numpy as np
a=np.array((2,1))
b=np.array((3,3))
c=np.array((2,1))
l=[a,b]
print(any(np.all(c==elt) for elt in l))
# True

Numpy：需要了解“in”运算符会发生什么

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