有没有针对布尔列表的逐元素布尔运算的内置函数？

Question

例如，如果您有n个相同长度的布尔列表，则逐元素布尔AND应返回另一个该长度的列表，在该列表中，所有输入列表都为True的位置上具有True，其他位置上为False。

很容易编写代码，但我更喜欢使用内置函数（为了标准化/可读性）。

这是逐元素AND的实现：

def eAnd(*args):
    return [all(tuple) for tuple in zip(*args)]

使用示例：

>>> eAnd([True, False, True, False, True], [True, True, False, False, True], [True, True, False, False, True])
[True, False, False, False, True]

- bshanks

Answer 1

Python中没有内置的方法来实现这个功能。通常情况下，在Python中使用列表推导式等方式进行逐元素操作。

Numpy提供了此功能（由于技术限制，使用&），可用于其数组类型。Numpy数组通常逐元素执行操作。

- Mike Graham

Answer 2

尝试：

[ x&y for (x,y) in zip(list_a, list_b)]

如果你正在处理非常长的列表，或者你的一些变量是/需要是numpy数组，相应的numpy代码如下：

list( np.array(list_a) & np.array(list_b) )

根据您的需要进行修改。

- ntg

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对我来说，这似乎非常像Python风格，并且您也不必导入NumPy。 - 55651909-089b-4e04-9408-47c5bf

如果可能的話，我仍然建議使用numpy，因為它的速度比其他方法快了數個量級，且語法更易於閱讀：arr1＆arr2會給出一個包含結果的數組。 - Zak

@Zak：我同意，特别是如果list_a、list_b很长或已经是numpy数组。否则你需要付出转换的代价。 - ntg

你也可以使用np.logical_and()。 - user3450049

Answer 3

< p >如果您指定要折叠的维度，numpy.all函数会执行您想要的操作：< /p>

>>> all([[True, False, True, False, True], [True, True, False, False, True], [True, True, False, False, True]], 0)
array([ True, False, False, False,  True], dtype=bool)

- Tom

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你所提到的 all 函数并不是内置函数，而是 numpy.all。 - DSM

Answer 4

不，没有这样的内置函数。你使用 zip 和 all / any 的方法是我会使用的。

- Eli Bendersky

Answer 5

不，我不相信标准库中有这样的功能......特别是当可以通过提供的函数轻松编写时。

- David Z