python - numpy 逻辑与 : unexpected behaviour

Question

假设我给你以下 bool 数组:

b1 = np.array([ True,  True, False,  True ])
b2 = np.array([ True, False, False,  True ])
b3 = np.array([ True,  True,  True, False ])

如果将它们AND 在一起，您会期望得到以下结果:

b4 = np.array([ True, False, False, False ])

对吧？如果不是，请解释。如果我们同意，那么，为什么会发生以下情况？

>>> np.logical_and(b1, b2, b3)
array([ True, False, False,  True ])

np.logical_and(np.logical_and(b1, b2), b3) 确实给出了预期的结果。

Answer 1

查看documentation of np.logical_and .与大多数 NumPy 运算符函数一样，第三个参数是 out 参数，用于指定目标数组。它不是操作数!将 b3 放在那里只会覆盖 b3 的内容。

在大多数情况下，使用 & 更清晰、更简单:

b4 = b1 & b2 & b3