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两个布尔列表之间的逻辑运算

pythonlistlogical-operators
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我在Python中尝试将and或or操作符应用于两个布尔列表时，得到了奇怪的结果。实际上，我得到的结果与我的预期完全相反。

[True, False, False] and [True, True, False]
> [True, True, False]

[True, False, False] or [True, True, False]
> [True, False, False]

这正常吗？如果是的话，为什么？

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你期望的是什么？ - Josh Lee
1
我说的是"实际上我得到了完全相反于我期望的结果"。我本来期望第一个命令会导致第二个结果，而第二个命令会导致第一个结果。 - Yohan Obadia
7个回答
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如果你实际想要的是两个列表之间的逐元素布尔运算，请考虑使用numpy模块：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([True, False, False])
>>> b = np.array([True, True, False])
>>> a & b
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> a | b
array([ True,  True, False], dtype=bool)
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这很正常，因为and和or实际上会将其操作数之一作为结果返回。x and y的作用类似于

def and(x, y):
    if x:
        return y
    return x

当x或y类似时

def or(x, y):
    if x:
        return x
    return y

由于您两个列表都包含值，它们都是"真实值"，因此and评估为第二个操作数，or评估为第一个。

1
你的回答是第一个正确的，谢谢。然而我发现 Davy 的更清晰，因此点赞但不是问题验证。谢谢！ - Yohan Obadia
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我认为你需要类似这样的东西：
[x and y for x, y in zip([True, False, False], [True, True, False])]
1
我不是在问如何做对，而是在问为什么会得到这个结果... - Yohan Obadia
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这两个列表都是真值，因为它们是非空的。

and 和 or 都返回决定了操作结果的值。

如果 and 左侧的值为真，那么它必须计算右侧的值，因为它可能是假的，这会导致整个操作变为假（假 and 任何东西都是假）。因此，它返回右侧的值。

如果 or 左侧的值为真，那么它不需要计算右侧的值，因为它已经知道表达式为真（真 or 任何东西都是真）。所以它返回左侧的值。

如果你想对列表中的项进行成对比较，请使用列表推导式，例如：

[x or y for (x, y) in zip(a, b)]     # a and b are your lists
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你的列表并不是比较每个单独的值，而是比较列表中值的存在。
对于任何真实（truthy）的变量 a 和 b：
a and b
> b #The program evaluates a, a is truthy, it evaluates b, b is truthy, so it returns the last evaluated value, b.
a or b
> a #The program evaluates a, a is truthy, so the or statement is true, so it returns the last evaluated value, a.

现在，Truthy 取决于类型。例如，对于 my_int != 0，整数是 Truthy 的，而对于 my_int == 0，整数是 Falsy 的。因此，如果您有：

a = 0
b = 1
a or b
> b #The program evaluates a, a is falsy, so the or statement goes on to evaluate b, b is truthy, so the or statement is true and it returns the last evaluated value b.
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更加功能强大：

from operator import or_, and_
from itertools import starmap

a = [True, False, False]
b = [True, True, False]
starmap(or_, zip(a,b))  # [True, True, False]
starmap(and_, zip(a,b))  # [True, False, False]
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非常方便的方式：
>>> import numpy as np
>>> np.logical_and([True, False, False], [True, True, False])
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> np.logical_or([True, False, False], [True, True, False])
array([ True,  True, False], dtype=bool)
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