Python 测试numpy数组中的每个元素是否位于两个值之间的简单方法？

我想知道是否有一种语法上简单的方法来检查numpy数组中的每个元素是否位于两个数字之间

换句话说，正如

numpy.array（[1,2,3,4,5]）<5

将返回

array（[True，True，True，False]）

，我想知道是否可以执行类似的操作：

1

。。。获得

数组（[False，True，True，True，False]）

我知道我可以通过布尔测试的逻辑链接来实现这一点，但我正在处理一些相当复杂的代码，我正在寻找一个语法上干净的解决方案

有什么建议吗？

一个解决方案是：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
(a > 1).all() and (a < 5).all()
# False

将numpy导入为np
a=np.array（[1,2,3,4,5]）
（a>1.all）和（a<5.all）
#假的

如果需要真值数组，请使用：

(a > 1) & (a < 5)
# array([False,  True,  True,  True, False])

（a>1）和（a<5）
#数组（[False，True，True，True，False]）
另一种方法是使用
numpy。任何
，下面是一个示例

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.any((a < 1)|(a > 5 ))

将numpy导入为np
a=np.数组（[1,2,3,4,5]）
np.任何（（a<1）|（a>5））
您也可以将矩阵居中，并将距离设置为0

upper_limit = 5
lower_limit = 1
a = np.array([1,2,3,4,5])
your_mask = np.abs(a- 0.5*(upper_limit+lower_limit))<0.5*(upper_limit-lower_limit)

上限=5
下限=1
a=np.数组（[1,2,3,4,5]）
您的_mask=np.abs（a-0.5*（上限+下限））在多维数组中，您可以使用
np.any（）
选项或比较运算符，同时使用
&
和
和
将引发错误

使用比较运算符的示例（在多维阵列上）
现在，如果要检查数组值是否在某个范围内，即a，请使用
==
=如果要检查数组值是否超出范围，即arrB：

(arr<1) != (arr>3)
> array([[False,  True, False],
         [ True, False,  True],
         [ True,  True,  True],
         [False, False, False]])

(arr>1) == (arr<4)
> array([[False, False, False],
         [False, False, False],
         [False, False, False],
         [ True,  True,  True]])

（arr3）
>数组（[[False，True，False]，
[对，错，对]，
[真的，真的，真的]，
[假，假，假]]
（arr>1）==（arr数组（[[False，False，False]，
[假，假，假]，
[假，假，假]，
[对，对，对]]
这只是返回
False
并且没有给每个元素一个布尔值。我想这就是你想要的，检查数组中的每个元素是否在两个数字之间……好的，我正在编辑……没有不愉快的感觉=）这一定是我不想尝试的事情。多谢！对于较大的阵列，此方法的效率如何？看起来您正在用python运行测试，这可能会大大降低测试速度。在纯numpy中有没有办法做到这一点。你说的“纯numpy”是什么意思？numpy覆盖所有运算符（
（
\uugt\uuuuu
），

(arr<1) != (arr>3)
> array([[False,  True, False],
         [ True, False,  True],
         [ True,  True,  True],
         [False, False, False]])

(arr>1) == (arr<4)
> array([[False, False, False],
         [False, False, False],
         [False, False, False],
         [ True,  True,  True]])