[英]Kernel dies after using np.logical_and
所以我创建了一个示例数据集,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
x = range(1, 10)
arr1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
arr2 = np.random.randint(x)
arr3 = np.random.randint(x)
arr4 = np.random.randint(x)
dict_df = {
'arr1' : arr1,
'arr2' : arr2,
'arr3' : arr3,
'arr4' : arr4
}
df = pd.DataFrame(dict_df)
打印时效果很好,但是当我尝试添加时:
filt = np.logical_and(df['arr1']==0, df['arr2']==0, df['arr3']==0)
kernel 死了,(在屏幕顶部显示死内核)有什么想法吗? 谢谢!
np.logical_and
只接受 2 个参数。 试试这个
filt = (df['arr1']==0) & (df['arr2']==0) & (df['arr3']==0)
print(filt)
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False
7 False
8 False
dtype: bool
在ufunc.reduce
上使用np.logical_and
s = np.logical_and.reduce([df['arr1']==0, df['arr2']==0, df['arr3']==0])
Out[85]: array([False, False, False, False, False, False, False, False, False])
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