在numpy数组中组合AND逻辑语句

Question

当两个条件True在矩阵中时，选择元素的方式是什么？在R中，基本上可以组合布尔向量。

所以我的目标是：

A = np.array([2,2,2,2,2])
A < 3 and A > 1  # A < 3 & A > 1 does not work either

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

它应评估为：

array([True,True,True,True,True])

我的解决方法通常是将这些布尔向量求和并等于2，但是必须有更好的方法。它是什么？

Answer 1

您可以使用&，例如：

x = np.arange(10)
(x<8) & (x>2)

给

array([False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False], dtype=bool)

一些细节：

• 之所以有效，&是因为它是numpy ufunc的简写bitwise_and，其bool类型与相同logical_and。也就是说，这也可以解释为
  bitwise_and(less(x,8), greater(x,2))
  

• 您需要使用括号，因为numpy&中的优先级高于<和>

• and不起作用，因为它对于numpy数组是模棱两可的，因此numpy引发了异常，而不是猜测。