给定一个数组dtype=object,numpy.all/any返回最后一个对象。例如:
dtype=object
numpy.all/any
>>> from string import ascii_lowercase >>> x = np.array(list(ascii_lowercase), dtype=object) >>> x.all() 'z'
在研究此问题时,除了这篇看似无关的SO帖子,我无法找到其他东西,这使我发现这是numpy中的一个公开错误(截至2015年3月):第一个报告和更相关的问题。发布此信息,以便其他人对此有所了解,可以更有效地找到此信息。
在numpy版本1.8.2,np.any并np.all表现为经典短路逻辑和/或功能。想到LISP行为。Pythonand和or运算符可以做到这一点。
numpy
1.8.2
np.any
np.all
and
or
一些例子:
In [203]: np.all(np.array([[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object)) Out[203]: [] In [204]: np.any(np.array([[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object)) Out[204]: [1, 2] In [205]: np.any(np.array([0,[],[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object)) Out[205]: [1, 2] In [206]: np.all(np.array([True,False,[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object)) Out[206]: False
np.all返回逻辑上为False的第一项;否则最后一项。np.any第一项在逻辑上为True;否则最后一项。
在LISP世界中,这被认为是有用的功能。一旦结果明确,它不仅会停止评估元素,而且可以使用该返回值的标识。
有没有一种方法可以使用and/or运算符和某种map或reduce来复制此行为?
and/or
In [8]: 0 or [] or [1,2] or 1 or [1,2,3] Out[8]: [1, 2] ???([0,[],[1,2],1,[1,2,3]])
如评论中所建议:
In [26]: reduce(lambda a,b:a and b, np.array([1,2,3,[1,2,3]],dtype=object)) Out[26]: [1, 2, 3]
这实际上可能不会使整个回路短路。而是使每个步骤都短路,并将该值向前传播。使用lambda a,b:b and a将返回列表中的第一项,而不是最后一项。时序可以用来测试它是否遍历整个数组(或没有遍历整个数组)。
lambda a,b:b and a
np.all是ufunc定义为的np.logical_and.reduce。
ufunc
np.logical_and.reduce
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/_methods.py
umr_all = um.logical_and.reduce def _all(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False): return umr_all(a, axis, dtype, out, keepdims)
logical_and对于dtype = object在c源中定义
logical_and
c
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/src/umath/funcs.inc.src
/* Emulates Python's 'a and b' behavior */ static PyObject * npy_ObjectLogicalAnd(PyObject *i1, PyObject *i2)
类似的np.any。数字dtype版本在其他地方定义。
有一个补丁迫使np.all/any返回dtype=bool。但是通过np.logical_all直接调用,您可以自己控制。
np.all/any
dtype=bool
np.logical_all
In [304]: np.logical_or.reduce(np.array([0,[1,2,3],4],dtype=object)) Out[304]: [1, 2, 3] In [305]: np.logical_or.reduce(np.array([0,[1,2,3],4],dtype=object),dtype=bool) Out[305]: True