如何對兩個以上的 NumPy 陣列執行邏輯或運算？

Numpy 的有多個參數的邏輯或函數

Numpy 的邏輯_or 函數旨在比較兩個數組並傳回一個具有True 或False 值的數組，取決於比較結果。但是，函數最多只能處理兩個參數。要使用邏輯或尋找兩個以上數組的並集，我們有多種選擇：

連結邏輯_or 呼叫

一種方法是連結多個邏輯_or 呼叫。例如：

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)

print(result)

輸出：

[ True  True  True False]

此方法的工作原理是按順序組合數組並對它們一一執行邏輯或。

使用reduce

組合多個邏輯或調用的更簡潔的方法是使用NumPy 的reduce 函數：

result = np.logical_or.reduce((x, y, z))

print(result)

輸出：

[ True  True  True False]

reduce對給定的數組序列應用指定的操作（在本例中為邏輯或）。

Python 的 reduce

或者，Python也提供了一個可以使用的reduce函數：

from functools import reduce

result = reduce(np.logical_or, (x, y, z))

print(result)

輸出：

[ True  True  True False]

Python的reduce在這種情況下不太常用，因為通常有更簡單的替代方案可用。

使用any

NumPy 的any 函數可以也可用於尋找多個陣列的並集，儘管它需要明確軸參數來指定執行操作的維度：

result = np.any((x, y, z), axis=0)

print(result)

輸出：

[ True  True  True False]

any回傳一個具有True 或False 值的數組，指示沿指定軸的任何元素是否為 True。

類似地，logic_and 和其他邏輯函數在 a 中運行類似的方式，允許連結、歸約以及任何組合兩個以上參數的操作。

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