如何在二维numpy数组上执行按行的OR操作？

Question

我有一个numpy数组。

[[1, 0, 1],
  [1, 0, 0],
  [0, 0, 1]]

我希望对它执行逐行或操作，以使结果数组如下所示：[1, 0, 1]。是否有不需要实现循环的简单方法？如果有人能提供建议，我将非常感激。谢谢。

- deepayan das

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b = a[0,:] | a[1,:] | a[2,:]，其中a是numpy数组。这个方法效果不错，但我正在寻找更精确、更紧凑的方法。 - deepayan das

Answer 1

你可以通过调用any生成布尔掩码，然后将其转换为int来将True和False分别转换为1和0。

In[193]:
a.any(0).astype(int)

Out[193]: array([1, 0, 1])

< p > any 的第一个参数是轴参数，这里我们可以看到轴0和轴1之间的区别：

In[194]:
a.any(0)

Out[194]: array([ True, False,  True], dtype=bool)

In[195]:
a.any(1)

Out[195]: array([ True,  True,  True], dtype=bool)

- EdChum

Answer 2

如果你更喜欢使用按位或（在Python中，|运算符是按位或，而or运算符是布尔或），你可以使用np.bitwise_or()。然而，这只接受两个数组作为输入，因此您可以使用Numpy的reduce()功能来组合数组中的所有子数组。

>>> a = np.array([[1, 0, 1],[1, 0, 0],[0, 0, 1]])
>>> np.bitwise_or.reduce(a, 0)
array([1, 0, 1])

我喜欢这种明确的方法，但a.any()解决方案已经很常见了，不会引起任何注意。 reduce的第一个参数是array，第二个参数是你要减少的axis。所以如果您愿意，也可以按列进行操作，或者按照其他轴进行操作。

>>> a = np.array([[1, 0, 1],[1, 0, 0],[0, 0, 1]])
>>> np.bitwise_or.reduce(a, 1)
array([1, 1, 1])

- alkasm

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嘿，谢谢@Alexander Reynolds，这正是我在寻找的。 - deepayan das

虽然我会使用np.bitwise_or.reduce(a, 0)更加明确，但你比我快30秒回答了这个问题。 - Daniel F

@DanielF 我同意，我会添加的。谢谢！ - alkasm

@deepayandas 如果我的解决方案符合您的要求，您能否接受我的答案？否则，如果您对任何扩展感兴趣，我可以详细说明。 - alkasm

@deepayandas 很好，我刚刚也添加了所有相关函数的文档链接。 - alkasm