NumPy 中的链式比较？ [复制]答案

【问题标题】：Chained comparison in NumPy? [duplicate]NumPy 中的链式比较？ [复制]
【发布时间】：2020-06-19 17:49:32
【问题描述】：

>>> k
array([[0.58789735, 0.29830086],
       [0.09397728, 0.60737265]])
>>> k[k<0.1] = 1
>>> k[k>0.5] = 1
>>> k
array([[1.        , 0.29830086],
       [1.        , 1.        ]])

是否可以组合 k[0.1>K>0.5] = 1，当我尝试做类似的事情时，我得到以下错误

>>> k[0.1>k>0.5] = 1
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()

我在这里有什么选择？我尝试使用 .any 和 .all，它不像我在这里尝试的那样优雅。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

numpy 中不允许链式比较。您需要使用bitwise operators 链接这些条件，然后执行boolean indexing。在这种情况下，您希望在满足任一条件时将值设置为 1，因此您需要按位 OR (|)：

k = np.array([[0.58789735, 0.29830086],
              [0.09397728, 0.60737265]])

k[(k<0.1)|(k>.5)] = 1

print(k)
[[1.         0.29830086]
 [1.         1.        ]]

实际上在PEP 535 中建议使这成为可能，尽管它仍然被推迟。其中解释了为什么会发生这种情况。如问题中所述，以这种方式链接比较会产生：

0.1>k>0.5

ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()

这里的问题是，python 在内部将上述内容扩展为：

0.1>k and k>0.5

这是导致错误的原因，因为and 隐式调用bool，而NumPy 只允许对单个元素（不是带有size>1 的数组）的布尔值进行隐式强制，因为带有许多值既不评估为True 也不评估为False。正是由于这种模糊性，这是不允许的，并且在布尔上下文中评估数组总是会产生 ValueError

【讨论】：

【解决方案2】：

运行np.where(np.logical_or(k < 0.1, 0.5 < k), 1, k)。

结果是：

array([[1.        , 0.29830086],
       [1.        , 1.        ]])

【讨论】：