如何对两个以上的 NumPy 数组执行逻辑或运算？

Numpy 的有多个参数的逻辑或函数

Numpy 的逻辑_or 函数旨在比较两个数组并返回一个具有 True 或 False 值的数组，具体取决于比较结果。但是，该函数最多只能处理两个参数。要使用逻辑或查找两个以上数组的并集，我们有多种选择：

链接逻辑_or 调用

一种方法是链接多个逻辑_or 调用。例如：

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)

print(result)

输出：

[ True  True  True False]

此方法的工作原理是按顺序组合数组并对它们一一执行逻辑或。

使用reduce

组合多个逻辑或调用的更简洁的方法是使用NumPy 的 reduce 函数：

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

print(result)

输出：

[ True  True  True False]

reduce 对给定的数组序列应用指定的操作（在本例中为逻辑或）。

Python 的 reduce

或者，Python 也提供了一个可以使用的reduce函数：

from functools import reduce

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

print(result)

输出：

[ True  True  True False]

Python的reduce在这种情况下不太常用，因为通常有更简单的替代方案可用。

使用any

NumPy 的any 函数可以也可用于查找多个数组的并集，尽管它需要显式轴参数来指定执行操作的维度：

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

print(result)

输出：

[ True  True  True False]

any返回一个具有 True 或 False 值的数组，指示沿指定轴的任何元素是否为 True。

类似地，logic_and 和其他逻辑函数在 a 中运行类似的方式，允许链接、归约以及任何组合两个以上参数的操作。

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