NumPy ValueError: 数组中有多个元素的真值是不明确的。使用 a.any() 或 a.all()。

Question

我正在使用NumPy计算矩阵的特征向量和特征值，希望通过assert语句检查结果。然而，这样会引发一个ValueError错误，我不太明白原因，因为直接打印比较结果是可以正常工作的。你有什么建议可以让这个assert语句正常工作吗？

import numpy as np
A = np.array([[3,5,0], [5,7,12], [0,12,5]])
eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(A)
print('eigenvalue:', eig_val)
print('eigenvector:', eig_vec)

for col in range(A.shape[0]):
    assert (A.dot(eig_vec[:,col])) == (eig_val[col] * eig_vec[:,col])

- user2489252

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这个回答解决了你的问题吗？[ValueError：具有多个元素的数组的真值是模糊的。使用a.any（）或a.all（）]（https://dev59.com/Gmkw5IYBdhLWcg3wMHyn） - Mateen Ulhaq

Answer 1

错误消息已经解释得很清楚了：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. 
Use a.any() or a.all()

bool(np.array([False, False, True]))可能会返回以下几种结果:

(1) True，因为bool(np.array(x))应该与bool(list(x))返回相同的结果，而非空列表是真值；

(2) True，因为至少有一个元素是True；

(3) False，因为不是所有元素都是True；

考虑到N维情况的复杂性，"具有多个元素的数组的真值是不确定的"，因此应该使用例如.any()或.all()：

>>> v = np.array([1,2,3]) == np.array([1,2,4])
>>> v
array([ True,  True, False], dtype=bool)
>>> v.any()
True
>>> v.all()
False

如果你正在比较浮点数数组，你可能需要考虑使用np.allclose：

and you might want to consider np.allclose if you're comparing arrays of floats:

>>> np.allclose(np.array([1,2,3+1e-8]), np.array([1,2,3]))
True

- DSM

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你已经使用 .any() 和 .all() 处理了情况（2）和（3），但是否仍有一种简单的方法来获取numpy数组的真值（非空列表）？ - Robin De Schepper

@RobinDeSchepper - 可能是 bool(the_array.size)。 - wwii

Answer 2

正如它所说，这是模棱两可的。你的数组比较会返回一个布尔数组。方法 any() 和 all() 将值规约到数组上（逻辑或或逻辑与）。此外，你可能不想检查相等性。你应该用以下条件替换你的条件：

np.allclose(A.dot(eig_vec[:,col]), eig_val[col] * eig_vec[:,col])

- Martin

Answer 3

尝试这个 => numpy.array(你的变量) 然后跟随你想要比较的命令。

- Anurag Gupta