Numpy 布尔数组的爱因斯坦求和

numpy中布尔数组的爱因斯坦求和（numpy.einsum）不会产生预期结果。Numpy.einsum函数对布尔数组执行逻辑运算，这在数值上下文中是有问题的

# summation of a boolean numpy array

x = numpy.array([True, False, True])

print(numpy.sum(x))
# output: 2

print(numpy.einsum('i->', x))
# output: True

对于布尔数组x=[True，False，True]，我希望x的和是2，结果不应该取决于函数的特定选择。然而，numpy.sum给出了2，numpy.einsum给出了True

---

我不确定我是误解了什么，还是我的代码有问题。非常感谢您的帮助。

这里的区别在于

sum

在求和之前将

boolean

转换为整数，而

einsum

跳过此步骤，除非您明确指定它

尝试：

---

对于我来说，布尔数组上的“和”应该产生一个数值结果并不明显。逻辑和/和对我来说同样有意义，也许更多<代码>x@np.array（[True，True，True]）也会生成一个布尔值

True

。这是我对python文档中出现的一个句子的解释，它说“在数值上下文中（例如，当用作算术运算符的参数时），它们的行为分别类似于整数0和1。”（链接）。我不是100%确定“数字上下文”的确切含义。不确定以下情况是否可以算作数字上下文，

np.array（[True，False]）**np.array（[True]）

，

np.array（[True，False]）/np.array（[True]）

，以及

np.array（[True，False]）*np.array（[True]）

。我认为这个问题太主观了

print(numpy.einsum('i->', x, dtype=int))