Numpy：需要帮助理解“in”运算符会发生什么

Question

如果有人能帮我解决这个问题（并解释发生了什么），我将不胜感激。

这行得通：

>>> 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

我尝试过（但失败了）：

>>> (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）任何非空列表都具有布尔值 True。

Numpy 选择 bool(np.array([False, True])) 应该引发 ValueError。 Numpy 的设计观点是，一些用户可能想知道数组中的 any 元素是否为 True，而其他用户可能想知道 所有 元素是否为 True数组中为真。由于用户可能有相互冲突的愿望，NumPy 拒绝猜测。它会引发 ValueError 并建议使用 np.any 或 np.all（尽管如果希望复制类似 Python 的行为，您可以使用 len）。

当您评估c in l 时，Python 会将c 与l 中以a 开头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（出于上述原因）。

既然 numpy 拒绝猜测，你必须要具体。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