Comment effectuer le OU logique de Numpy sur plus de deux tableaux ?

Numpy logical_or pour plus de deux arguments

La fonction logical_or dans Numpy fonctionne généralement sur seulement deux tableaux. Cependant, si vous devez calculer l'union de plus de deux tableaux, vous pouvez envisager plusieurs approches.

Chaînage d'opérateurs logiques

Une méthode consiste à chaîner plusieurs appels logical_or comme ceci :

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)  # Union of arrays
print(result)  # Output: [ True  True  True False]

Fonction NumPy réduire

Une autre approche consiste à utiliser la fonction réduire function :

import numpy as np

# Union using reduce
result = np.logical_or.reduce((x, y, z))  # Union of arrays
print(result)  # Output: [ True  True  True False]

Cette méthode généralise l'approche de chaînage et peut également être utilisée avec des tableaux multidimensionnels.

Autres approches

Au-delà des méthodes susmentionnées, vous pouvez pensez également :

• La réduction de Python fonction :

import functools

result = functools.reduce(np.logical_or, (x, y, z))  # Union of arrays
print(result)  # Output: [ True  True  True False]

• N'importe quelle fonction de NumPy avec spécification d'axe :

result = np.any((x, y, z), axis=0)  # Union of arrays
print(result)  # Output: [ True  True  True False]

Remarque pour Logical_xor

Pour des opérations telles que l'exclusivité logique ou (logical_xor), NumPy ne fournit pas de fonction tout/n'importe quel type.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!