如何对多个 NumPy 数组执行逻辑 OR/AND 运算？

将 Numpy 的逻辑运算应用于多个数组

在 Numpy 中，logic_or 只能比较两个数组。这就引出了一个问题：如何找到两个以上数组的并集？同样的问题也适用于逻辑与和获取多个数组的交集。

Numpy 逻辑函数的限制

Numpy 明确将逻辑_或限制为两个参数：x1 和 x2。

链接逻辑操作

可以链接对逻辑_or 的多次调用：

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)

结果：[ True, True, True, False]

使用一般化链接Numpy 的Reduce

为了概括这个链接， NumPy 提供了reduce 函数：

result = np.logical_or.reduce((x, y, z))

结果：[ True, True, True, False]

此方法也适用于多维数组：

xyz = np.array((x, y, z))
result = np.logical_or.reduce(xyz)

结果：[真，真，真，假]

Python 的Reduce

Python 的 functools.reduce 也可以使用：

import functools
result = functools.reduce(np.logical_or, (x, y, z))

结果：[ True, True, True, False]

Numpy 的 Any函数

Numpy 的任意函数也可以使用，但需要显式轴参数：

result = np.any((x, y, z), axis=0)

结果：[ True, True, True, False]

逻辑与（逻辑与）和其他操作

类似的方法适用于其他逻辑运算，包括逻辑与。例如，逻辑 xor 没有与 all 或 any 等效的值。

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