如何获得布尔 numpy 数组和另一个数组的相对补码？

Question

假设我有两个 numpy 数组：

>>> v1
array([ True, False, False, False,  True])
>>> v2
array([False, False,  True,  True,  True])

我正在尝试检索一个长度相同 (5) 并且在 v1==True AND v2==False 的每个位置都包含 True 的数组。那将是：

array([True, False,  False,  False,  False])

在 numpy 中有没有快速的方法，比如 logical_not() 但考虑 v1 作为参考，v2 作为查询？

Answer 1

你只需要使用正确的bitwise operators:

v1 & ~v2
# array([ True, False, False, False, False])

Answer 2

您可以在此处使用按位运算符：

>>> v1 & ~v2
array([ True, False, False, False, False])

Answer 3

对于布尔值，逻辑运算和位运算是一样的。因此，写成

非常地道

v1 & ~v2

但是，这是一个按位运算，会产生一个可能不必要的临时数组。您不能随心所欲地编写 v1 and not v2，因为 python 期望将输入转换为单个布尔值。相反，您必须调用 logical_and and logical_not ufuncs:

np.logical_and(v1, np.logical_not(v2))

好处是您可以避免使用临时数组，甚至可以直接写入您选择的缓冲区：

result = np.empty_like(v1)
np.logical_not(v2, out=result)
np.logical_and(v1, result, out=result)

您甚至可以就地完成所有操作（在 v2 中）：

np.logical_and(v1, np.logical_not(v2, out=v2), out=v2)

How to get the relative complement of a boolean numpy array and another?