두 개 이상의 어레이에서 NumPy\의 logic_or를 수행하는 방법은 무엇입니까?

두 개 이상의 인수에 대한 Numpy logic_or

Numpy의 logic_or 함수는 한 번에 두 개의 배열만 비교할 수 있습니다. 세 개 이상의 배열 조합을 찾으려면 여러 가지 옵션이 있습니다.

logical_or 호출 연결

여러 개의 logic_or 호출을 함께 연결할 수 있지만 이는 번거로울 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

x = np.array([True, True, False, False])
y = np.array([True, False, True, False])
z = np.array([False, False, False, False])
np.logical_or(np.logical_or(x, y), z)

reduce 사용

NumPy는 연결 작업을 일반화할 수 있는 축소 기능을 제공합니다. 예:

np.logical_or.reduce((x, y, z))

이는 각 요소가 입력 배열의 해당 요소의 합집합인 배열을 반환합니다.

Python의 functools.reduce 사용

Python의 functools.reduce 함수를 사용할 수도 있습니다. 목적:

functools.reduce(np.logical_or, (x, y, z))

그러나 일반적으로 NumPy의 축소가 더 효율적입니다.

np.any 사용

NumPy의 np.any 기능은 다음과 같은 용도로도 사용할 수 있습니다. 노조를 찾는 데 사용되었습니다. 그러나 축 인수와 함께 사용해야 합니다.

np.any((x, y, z), axis=0)

이는 각 요소가 지정된 축을 따라 입력 배열에 있는 해당 요소의 합집합인 배열을 반환합니다.

참고: 이러한 기술은 세 개 이상의 배열의 교차점을 찾는 Numpy의 logic_and 함수에도 적용됩니다.

위 내용은 두 개 이상의 어레이에서 NumPy\의 logic_or를 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!