python - numpy.all 与对象数据类型的奇怪行为

Question

给定一个 dtype=object 数组，numpy.all/any 返回最后一个对象。例如:

>>> from string import ascii_lowercase
>>> x = np.array(list(ascii_lowercase), dtype=object)
>>> x.all()
'z'

在研究这个问题时，除了this seemingly unrelated SO post之外我找不到太多东西。这让我发现这是 numpy 中的一个 Unresolved 错误(截至 2015 年 3 月):first report和 more relevant issue 。发布此信息，以便其他解决此问题的人可以更有效地找到此信息。

Answer 1

在 numpy 版本 1.8.2 中，np.any 和 np.all 表现为经典短路逻辑和/或功能。我想到了 LISP 行为。 Python 的 and 和 or 运算符可以执行此操作。

一些例子:

In [203]: np.all(np.array([[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object))
Out[203]: []

In [204]: np.any(np.array([[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object))
Out[204]: [1, 2]

In [205]: np.any(np.array([0,[],[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object))
Out[205]: [1, 2]

In [206]: np.all(np.array([True,False,[1,2],1,[],[1,2,3]],dtype=object))
Out[206]: False

np.all 返回第一个逻辑上为 False 的项目；否则是最后一项。 np.any 第一个逻辑上为 True 的项目；否则是最后一项。

在 LISP 世界中，这被认为是一个有用的功能。一旦结果明确，它不仅会停止计算元素，而且可以使用该返回值的标识。

有没有办法使用和/或运算符以及某种map或reduce来复制此行为？

In [8]: 0 or [] or [1,2] or 1 or [1,2,3]
Out[8]: [1, 2]

???([0,[],[1,2],1,[1,2,3]])

<小时/>

按照评论中的建议:

In [26]: reduce(lambda a,b:a and b, np.array([1,2,3,[1,2,3]],dtype=object))
Out[26]: [1, 2, 3]

这实际上可能不会使整个循环短路。相反，它会短路每个步骤，并向前传播该值。使用 lambda a,b:b 和 a 会返回列表中的第一项，而不是最后一项。计时可用于测试它是否循环遍历整个数组(或没有)。

<小时/>

np.all 是一个 ufunc，定义为 np.logic_and.reduce。

https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/_methods.py

umr_all = um.logical_and.reduce
def _all(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):
    return umr_all(a, axis, dtype, out, keepdims)

dtype=object 的

tical_and 在 c 源代码中定义

https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/src/umath/funcs.inc.src

/* Emulates Python's 'a and b' behavior */
static PyObject *
npy_ObjectLogicalAnd(PyObject *i1, PyObject *i2)

与np.any类似。数字数据类型版本在其他地方定义。

有一个补丁可以强制 np.all/any 返回 dtype=bool。但通过直接调用np.ological_all，您可以自己控制。

In [304]: np.logical_or.reduce(np.array([0,[1,2,3],4],dtype=object))
Out[304]: [1, 2, 3]

In [305]: np.logical_or.reduce(np.array([0,[1,2,3],4],dtype=object),dtype=bool)
Out[305]: True