如何使用 NumPy 的「邏輯或」高效執行多數組聯合運算？

用於多數組並集運算的Numpy Logical_or

Numpy 的邏輯_or 函數對數組對進行操作，從而引發瞭如何高效組合的問題用於聯合運算的多個數組（對於邏輯與和交集也是如此）。

而邏輯或本身只接受兩個參數，它可以連結在一起：

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

更通用的方法涉及使用reduce：

result = np.logical_or.reduce((x, y, z))
# result: [ True,  True,  True,  False]

此方法可以應用於兩個多維數組和一維數組的元組。此外，Python 的functools.reduce 可以以類似的方式使用：

result = functools.reduce(np.logical_or, (x, y, z))
# result: [ True,  True,  True,  False]

為了方便起見，Numpy 提供了any，它本質上沿著軸執行邏輯OR 縮減：

result = np.any((x, y, z), axis=0)
# result: [ True,  True,  True,  False]

類似原則適用於Logical_and 和其他邏輯運算符，但Logical_xor 除外，它缺少對應的all/any 類型函數。

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