Wie kann man Multi-Array-Vereinigungsoperationen mit NumPys „logical_or' effizient durchführen?

Numpy logical_or für Multi-Array-Vereinigungsoperationen

Numpys logical_or-Funktion arbeitet mit Paaren von Arrays, was zu der Frage führt, wie effizient kombiniert werden kann mehrere Arrays für Vereinigungsoperationen (ebenso für logical_and und Schnittmengen).

While logical_or selbst akzeptiert nur zwei Argumente, es kann miteinander verkettet werden:

x = np.array([True, True, False, False])
y = np.array([True, False, True, False])
z = np.array([False, False, False, False])
result = np.logical_or(np.logical_or(x, y), z)
# result: [ True,  True,  True,  False]

Ein allgemeinerer Ansatz beinhaltet die Verwendung von Reduce:

result = np.logical_or.reduce((x, y, z))
# result: [ True,  True,  True,  False]

Diese Methode kann auf beide mehrdimensionalen Arrays angewendet werden und Tupel von 1D-Arrays. Darüber hinaus kann functools.reduce von Python auf ähnliche Weise verwendet werden:

result = functools.reduce(np.logical_or, (x, y, z))
# result: [ True,  True,  True,  False]

Der Einfachheit halber stellt Numpy „any“ bereit, das im Wesentlichen eine logische ODER-Reduktion entlang einer Achse durchführt:

result = np.any((x, y, z), axis=0)
# result: [ True,  True,  True,  False]

Ähnlich Die Prinzipien gelten für logical_and und andere logische Operatoren, mit Ausnahme von logical_xor, dem eine entsprechende All/Any-Type-Funktion fehlt.

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