NumPy\의 `logical_or`를 사용하여 다중 배열 통합 작업을 효율적으로 수행하는 방법은 무엇입니까?

다중 배열 통합 연산을 위한 Numpy logic_or

Numpy의 logic_or 함수는 배열 쌍에서 작동하므로 효율적으로 결합하는 방법에 대한 의문이 생깁니다. 결합 연산을 위한 여러 배열(logical_and 및

logical_or 자체는 두 개의 인수만 허용하지만 함께 연결할 수 있습니다.

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]

더 일반화된 접근 방식에서는 다음을 사용합니다.

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

이것은 이 방법은 다차원 배열과 1차원 배열의 튜플 모두에 적용될 수 있습니다. 또한 Python의 functools.reduce를 비슷한 방식으로 사용할 수 있습니다.

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

편의를 위해 Numpy는 기본적으로 축을 따라 논리적 OR 축소를 수행하는 any를 제공합니다.

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

유사 원칙은 해당하는 전체/모든 유형 함수가 없는 logic_xor를 제외하고 logic_and 및 기타 논리 연산자에 적용됩니다.

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