python - NumPy 按元素链接比较 (a <= b <= c)

Question

Python 支持链接比较:

1<2<3<4

如何为 NumPy 执行此操作？

如果只有3个数组，我们可以这样做:

a = np.array([1,2,4,5,6])
b = np.array([2,6,1,5,6])
c = np.array([7,4,6,6,8])
np.logical_and((a <= b),(b <= c))

使用 4 个数组，它变得太繁重，因为 np.logic_and 只接受 2 个输入。

a = np.array([1,2,4,5,6])
b = np.array([2,6,1,5,6])
c = np.array([7,4,6,6,8])
d = np.array([8,9,9,9,2])
np.logical_and((a <= b),(b <= c))  # work
np.logical_and((b <= c),(c <= d))  # work
np.logical_and((a <= b),(b <= c),(c <= d))  # not work

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编辑:在 2D 上稍微增加复杂性:

a = np.array([[1,2,3],
              [4,5,6]])
b = np.array([[2,6,3],
              [1,5,6]])
c = np.array([[7,4,3],
              [6,6,8]])
d = np.array([[8,9,3],
              [9,9,2]])

Answer 1

您可以使用reduce来自 functools 的方法。

import functools
import numpy as np

a = np.array([1,2,4,5,6])
b = np.array([2,6,1,5,6])
c = np.array([7,4,6,6,8])
d = np.array([8,9,9,9,2])

arr = [a <= b, b <= c, c <= d]
result = functools.reduce(np.logical_and, arr)

编辑

评论中提出了一种更干净的方法。Reduce 方法已经是 ufunc 的一部分在 numpy 中。使用它无需额外导入。我们可以通过以下方式更改上面示例的最后一行。

result = np.logical_and.reduce(arr)