Python-ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

Question

我只是在代码中发现了一个逻辑错误，该错误导致了各种各样的问题。我在无意中执行了按位AND运算，而不是逻辑AND 运算。

我将代码从：

r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=COL_HEADERS)
mask = ((r["dt"] >= startdate) & (r["dt"] <= enddate))
selected = r[mask]

至：

r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=COL_HEADERS)
mask = ((r["dt"] >= startdate) and (r["dt"] <= enddate))
selected = r[mask]

令我惊讶的是，我得到了一个相当神秘的错误消息：

ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

为什么在使用按位运算时没有发出类似的错误？如何解决此错误？

Answer 1

r是一个numpy（rec）数组。r["dt"] >= startdate（boolean）数组也是如此。对于numpy数组，该&操作返回两个布尔数组中的elementwise和。

该NumPy的开发者觉得有没有人通常理解的方式来评估布尔上下文中的数组：这可能意味着True，如果任何元素 True，或者它可能意味着True，如果所有元素True，或者True如果该数组有非0的长度，只是说出三种可能性。

由于不同的用户可能有不同的需求和不同的假设，因此NumPy开发人员拒绝猜测，而是决定每当尝试在布尔上下文中评估数组时就引发ValueError。应用于and两个numpy数组将导致两个数组在布尔上下文中求值（通过__bool__在Python3或__nonzero__Python2中调用）。

你的原始代码

mask = ((r["dt"] >= startdate) & (r["dt"] <= enddate))
selected = r[mask]

看起来很正确。但是，如果确实需要and，则可以a and b使用(a-b).any()或代替(a-b).all()。