두 개 이상의 배열에서 Numpy의 논리 OR을 수행하는 방법은 무엇입니까?

두 개 이상의 인수에 대한 Numpy logic_or

Numpy의 logic_or 함수는 일반적으로 두 개의 배열에서만 작동합니다. 그러나 세 개 이상의 배열의 합집합을 계산해야 하는 경우 고려할 수 있는 몇 가지 접근 방식이 있습니다.

논리 연산자 연결

한 가지 방법은 다음과 같이 여러 개의 logic_or 호출을 연결하는 것입니다.

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]

NumPy 축소 기능

또 다른 접근 방식은 축소 기능을 사용하는 것입니다. 함수:

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]

이 방법은 체이닝 접근 방식을 일반화하며 다차원 배열에도 사용할 수 있습니다.

다른 접근 방식

앞서 언급한 방법 외에도 다음을 수행할 수 있습니다. 다음 사항도 고려하세요.

• Python의 감소 함수:

import functools

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

• 축 지정이 있는 NumPy의 모든 함수:

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

Logical_xor에 대한 참고

논리적 배타적 작업과 같은 작업 또는 (logical_xor), NumPy는 모든 유형/모든 유형을 제공하지 않습니다. 기능입니다.

위 내용은 두 개 이상의 배열에서 Numpy의 논리 OR을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!