python - 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 numpy 数组是否包含 0 到 1 之间的任何值。
我读了0 < x.any() < 1就像“如果有任何元素的大小大于 0 小于 1，则返回 true”，但显然不是这种情况。

如何对 numpy 数组进行算术比较？

Answer 1

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

什么 x.any()实际上:它与 np.any(x) 相同，意味着它返回 True如果 x 中有任何元素是非零的。所以你的比较是0 < True < 1 ，这是错误的，因为在 python 2 0 < True 中是真的，但是True < 1不是，因为 True == 1 .

相比之下，在这种方法中，我们创建 bool 数组来判断每个元素的比较是否为真，然后检查该数组的任何元素是否为真:

>>> 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)

你必须做显式的 & ，因为不幸的是 numpy 不能(我认为不能)使用 python 的内置比较运算符链。