如何对NumPy数组执行逐元素布尔运算

Question

比如，我想创建一个遮罩，遮住值在40到60之间的元素：

foo = np.asanyarray(range(100))
mask = (foo < 40).__or__(foo > 60)

这样写看起来就很丑。我不能写

(foo < 40) or (foo > 60)

因为最后的结果是：

  ValueError Traceback (most recent call last)
  ...
  ----> 1 (foo < 40) or (foo > 60)
  ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

有没有一种标准的方法，可以让我们在NumPy数组上进行逐元素的布尔操作，同时代码看起来更好看呢？

Answer 1

如果你只是在比较布尔值，比如你举的例子，那可以使用位或运算符 |，就像Jcollado建议的那样。不过要小心，如果你用非布尔值，结果可能会很奇怪，比如 mask = (foo < 40) | override。只有当 override 确保是 False、True、1 或 0 时，这样用才没问题。

更通用的方法是使用NumPy的比较集合运算符 np.any 和 np.all。这个代码片段会返回所有在35到45之间的值，这些值要么小于40，要么不是3的倍数：

import numpy as np
foo = np.arange(35, 46)
mask = np.any([(foo < 40), (foo % 3)], axis=0)
print foo[mask]
OUTPUT: array([35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 43, 44])

虽然用 | 的方式不如这样好看，但比你问题里的代码要好一些。

Answer 2

你可以使用NumPy的逻辑运算。在你的例子中：

np.logical_or(foo < 40, foo > 60)

Answer 3

试试这个：

mask = (foo < 40) | (foo > 60)

注意：对象中的 __or__ 方法是重载位运算符 |，而不是布尔运算符 or。