NumPy bitwise_and 函数的缩减

Question

考虑以下 numpy 数组数组：

x = np.array([2]*4, dtype=np.uint8)

这只是一个由四个 2 组成的数组。

我想对该数组执行按位和归约：

y = np.bitwise_and.reduce(x)

我希望结果是：

2

因为数组的每个元素都是相同的，所以连续的 AND 应该产生相同的结果，但我得到的是：

0

为什么会出现差异？

Answer 1

在reduce docstring中，解释了函数等价于

 r = op.identity # op = ufunc
 for i in range(len(A)):
   r = op(r, A[i])
 return r

问题是np.bitwise_and.identity是1：

In [100]: np.bitwise_and.identity
Out[100]: 1

要使reduce 方法按预期工作，标识必须是所有位都设置为 1 的整数。

以上代码是使用 numpy 1.11.2 运行的。问题一直fixed in the development version of numpy：

In [3]: np.__version__
Out[3]: '1.13.0.dev0+87c1dab'

In [4]: np.bitwise_and.identity
Out[4]: -1

In [5]: x = np.array([2]*4, dtype=np.uint8)

In [6]: np.bitwise_and.reduce(x)
Out[6]: 2