对numpy数组的算术比较

Question

>>> import numpy as np
>>> x = np.eye(3)
>>> x[1, 2] = .5
>>> x
array([[ 1. ,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  1. ,  0.5],
       [ 0. ,  0. ,  1. ]])
>>> 0 < x.any() < 1
False
>>> 

我想检查一个numpy数组里是否有任何值在0和1之间。
我之前理解为 0 < x.any() < 1 是“如果有任何元素大于0且小于1，就返回真”，但这显然不是这样。

我该如何在numpy数组上进行算术比较呢？

Answer 1

你的代码首先检查 x.any()，这个检查的结果是 True，因为 x 里面有一个非零的值。接着，它又检查 0 < True (=1) < 1，这个检查的结果是 False。你可以这样做：

((0 < x) & (x < 1)).any()

Answer 2

>>> np.any((0 < x) & (x < 1))
True

x.any() 实际上是做什么的呢？它和 np.any(x) 是一样的，意思是如果 x 中有任何一个元素不为零，就返回 True。所以你的比较 0 < True < 1 是假的，因为在 Python 2 中 0 < True 是真的，但 True < 1 不是，因为 True == 1。

而在这种方法中，我们会为每个元素创建一个布尔数组，判断比较是否为真，然后检查这个数组中是否有任何元素为真：

>>> 0 < x
array([[ True, False, False],
       [False,  True,  True],
       [False, False,  True]], dtype=bool)
>>> x < 1
array([[False,  True,  True],
       [ True, False,  True],
       [ True,  True, False]], dtype=bool)
>>> (0 < x) & (x < 1)
array([[False, False, False],
       [False, False,  True],
       [False, False, False]], dtype=bool)

你必须明确使用 &，因为不幸的是，numpy 不支持（而且我认为也无法）使用 Python 内置的比较运算符链式比较。