在数组布尔数组中使用numpy的any()

Question

我有一个由布尔值（真或假）组成的列表，举个例子，假设这个列表是 l = [[False, False], [True, False]]。我需要把这个列表转换成一个包含布尔值的 numpy 数组。我把每个子列表都转换成了布尔数组，然后整个列表也转换成了 numpy 数组。现在我的实际列表有 121 个子列表，但使用 np.any() 函数时，只得到了五个结果，而不是预期的 121 个。我的代码是这样的：

    >>> result = np.array([ np.array(extracted[aindices[i]:aindices[i + 1]]) for i in range(len(aux_regions)) ])
    >>> np.any(result)
    [false, false, false, false, false]

extracted[aindices[i]:aindices[i + 1]] 是我用来转换成布尔数组的子列表。整行生成的列表也被转换成了数组。

在第一个例子中，l 的预期结果是，对于每个子数组（假设列表已经转换），应该是 [False, True]。

使用 np.any 时有什么问题吗？或者转换后的列表的数据类型是不是不对？

Answer 1

如果你有一个布尔值的列表列表，你可以不使用numpy，直接用简单的列表推导来处理：

In [1]: l = [[False, False], [True, False]]

In [2]: [any(subl) for subl in l]
Out[2]: [False, True]

如果每个子列表的长度都一样，你可以直接把这个列表传给 np.array，这样就能得到一个布尔值的numpy数组：

In [3]: import numpy as np

In [4]: result = np.array(l)

In [5]: result
Out[5]: 
array([[False, False],
       [ True, False]], dtype=bool)

然后你可以在轴1上使用 any 方法，来获取每一行的结果：

In [6]: result.any(axis=1)   # or `np.any(result, axis=1)`
Out[6]: array([False,  True], dtype=bool)

如果子列表的长度不一样，那么用numpy数组可能就不太合适了。

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这一部分的内容可以看作是对上面内容的补充。如果子列表的长度不固定，我推荐使用上面提到的列表推导。下面是一个使用numpy高级功能的替代方案。我之所以建议这个，是因为看起来你已经有了使用numpy的 reduceat 函数所需的数据结构。这个方法可以在不需要明确构建列表列表的情况下工作。

从你的代码中，我推测出以下几点：

• extracted 是一个布尔值的列表。你正在把它拆分成子列表。
• aindices 是一个整数列表。aindices 中每一对连续的整数指定了在 extracted 中的一个范围，这个范围就是一个子列表。
• len(aux_regions) 是子列表的数量；我称之为 n。aindices 的长度是 n+1，而 aindices 中的最后一个值是 extracted 的长度。

举个例子，如果数据看起来像这样：

In [74]: extracted
Out[74]: [False, True, False, False, False, False, True, True, True, True, False, False]

In [75]: aindices
Out[75]: [0, 3, 7, 10, 12]

这意味着有四个子列表：

In [76]: extracted[0:3]
Out[76]: [False, True, False]

In [77]: extracted[3:7]
Out[77]: [False, False, False, True]

In [78]: extracted[7:10]
Out[78]: [True, True, True]

In [79]: extracted[10:12]
Out[79]: [False, False]

有了这些数据结构，你就可以使用numpy的 reduceat 功能。在这个情况下，ufunc 是 logical_or。你可以用这一行代码来计算结果：

In [80]: np.logical_or.reduceat(extracted, aindices[:-1])
Out[80]: array([ True,  True,  True, False], dtype=bool)