Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Melakukan logical_or NumPy pada Lebih Daripada Dua Tatasusunan?

Bagaimana untuk Melakukan logical_or NumPy pada Lebih Daripada Dua Tatasusunan?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-11-29 15:34:10
asal
628 orang telah melayarinya

How to Perform NumPy's logical_or on More Than Two Arrays?

Numpy logical_or for More than Two Arguments

Fungsi logical_or Numpy hanya boleh membandingkan dua tatasusunan pada satu masa. Untuk mencari gabungan lebih daripada dua tatasusunan, anda mempunyai beberapa pilihan.

Merangkai logical_atau Panggilan

Anda boleh merantai berbilang logical_atau panggilan bersama-sama, tetapi ini boleh menyusahkan. Contohnya:

x = np.array([True, True, False, False])
y = np.array([True, False, True, False])
z = np.array([False, False, False, False])
np.logical_or(np.logical_or(x, y), z)
Salin selepas log masuk

Menggunakan reduce

NumPy menyediakan fungsi pengurangan yang boleh menyamaratakan operasi rantaian. Contohnya:

np.logical_or.reduce((x, y, z))
Salin selepas log masuk

Ini akan mengembalikan tatasusunan di mana setiap elemen ialah gabungan elemen yang sepadan dalam tatasusunan input.

Menggunakan functools Python.reduce

Fungsi python.reduce juga boleh digunakan untuk ini tujuan:

functools.reduce(np.logical_or, (x, y, z))
Salin selepas log masuk

Walau bagaimanapun, pengurangan NumPy secara amnya lebih cekap.

Menggunakan np.any

NumPy's np.any fungsi juga boleh digunakan untuk mencari kesatuan. Walau bagaimanapun, ia mesti digunakan dengan hujah paksi:

np.any((x, y, z), axis=0)
Salin selepas log masuk

Ini akan mengembalikan tatasusunan di mana setiap elemen adalah gabungan elemen yang sepadan dalam tatasusunan input di sepanjang paksi yang ditentukan.

Nota: Teknik ini juga digunakan pada fungsi logik_dan Numpy untuk mencari persilangan lebih daripada dua tatasusunan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melakukan logical_or NumPy pada Lebih Daripada Dua Tatasusunan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan