使用OR將3D布爾數組簡化為2D

Question

我有一個3D布爾數組(5830L, 6447L, 4L) ，我想通過在第3維(4L)使用OR布爾運算符將其簡化為(5830L, 6447L) (4L) 。 因此，我將對4L 2D數組進行逐元素比較。 一個簡單的一維示例將類似於：

a = [True, False, True]
b = [False, False, True]
c = [True, False, True]
mask = [any(tup) for tup in zip(a, b, c)]
print mask
'True, False, True'

第3維的大小可以變化，因此我需要在for循環中運行它，或以這樣的方式運行它，即第3維的大小不像上面那樣被硬編碼。 numpy.logical_or(a, b)效果很好，但僅適用於2個數組元素（ 2L ）。

任何理想的情況，當其包含3個或更多元素時如何執行此操作； 即三維尺寸> 2L ？

Answer 1

兩個選項：使用.reduce ufunc方法 ，或使用any 方法 （與對布爾值的重復OR相同）：

In [195]: x = np.random.choice([False, True], (5830, 6447, 4))

In [196]: via_reduce = np.logical_or.reduce(x, axis=2)

In [197]: via_any = x.any(axis=2)

In [198]: via_manual = np.logical_or(np.logical_or(np.logical_or(x[..., 0], x[..., 1]), x[..., 2]), x[...,3])

In [199]: np.allclose(via_reduce, via_any)
Out[199]: True

In [200]: np.allclose(via_reduce, via_manual)
Out[200]: True

老實說，我期望.any會更快，但是這里並沒有太大的區別：

In [201]: %timeit via_reduce = np.logical_or.reduce(x, axis=2)
883 ms ± 2.99 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [202]: %timeit via_any = x.any(axis=2)
895 ms ± 7.16 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)