numpy中的列式逻辑运算

Question

在numpy数组的列之间进行逻辑运算的正确方法是什么？

现在我发现：

import numpy as np

x = np.random.randint(3, 10, (5, 4))
col_or = np.sum(x > 8, axis=1) != 0
col_and = np.prod(x > 8, axis=1) != 0

我需要将逻辑值转换为数值并将逻辑运算转换为常规算术运算，这让我感到困扰。 此外，我还需要检查不等式（ != 0 ）

有没有更合适的方法来做到这一点？

Answer 1

您可能应该使用np.all和np.any进行操作。 它们不仅在检查的执行方式方面更有效，而且它们短路。

我意识到这只是一个例子，但我也会避免多次重新计算掩码：

mask = x > 8
col_or = np.any(mask, axis=1)
col_and = np.all(mask, axis=1)

您还可以使用数组本身的all和any方法：

col_or = mask.any(axis=1)
col_and = mask.all(axis=1)