Python：将数组元素与浮点值进行比较

我有一个数组

A=[A0，A1]

，其中

A0是4x3矩阵，A1是3x2矩阵

。我想比较A和float，比如说，1.0，元素方面。预期的返回

B=（A>1.0）

是一个与A大小相同的数组。如何实现这一点

我可以将A复制到C，然后将C中的所有元素重置为1.0，然后进行比较，但我认为python（numpy/scipy）必须有一种更智能的方法来实现这一点。。。

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谢谢

对1个矩阵使用列表理解

def compare(matrix,flo):
    return  [[x>flo for x in y] for y in matrix]

假设我正确理解了你的问题，例如

matrix= [[0,1],[2,3]]
print(compare(matrix,1.5))

应该打印

[[False，False]，[True，True]]

矩阵列表：

def compareList(listofmatrices,flo):
    return [[[x>flo for x in y] for y in matrix] for matrix in listofmatrices]

或

更新：递归函数：

def compareList(listofmatrices,flo):
    if(isinstance(listofmatrices, (int, float))):
        return listofmatrices > flo
    return [compareList(matrix,flo) for matrix in listofmatrices]

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假设我们有与您提到的数组形状相同的数组：

>>> A=np.array([np.random.random((4,3)), np.random.random((3,2))])
>>> A
array([ array([[ 0.20621572,  0.83799579,  0.11064094],
       [ 0.43473089,  0.68767982,  0.36339786],
       [ 0.91399729,  0.1408565 ,  0.76830952],
       [ 0.17096626,  0.49473758,  0.158627  ]]),
       array([[ 0.95823229,  0.75178047],
       [ 0.25873872,  0.67465796],
       [ 0.83685788,  0.21377079]])], dtype=object)

我们可以使用where子句测试每个元素：

>>> A[0]>.2
array([[ True,  True, False],
       [ True,  True,  True],
       [ True, False,  True],
       [False,  True, False]], dtype=bool)

但不是全部：

>>> A>.2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

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谢谢是的，3个for循环肯定会起作用。但我想知道python/numpy是否有一些内置功能来执行张量与标量元素的比较？我的意思是，如果以后我有一个秩100张量，例如，手工编制的代码将很麻烦（循环为100，当然不希望如此…@Void），你可以递归地这样做。你的

a

，具有对象的数据类型，只不过是一个数组列表。numpy的大部分功能是处理多维数字数组。一些操作，如基本数学操作，会“传递”到内部数组。我不知道是否有一个列表，列出哪些有效，哪些无效。

>>> A>.2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

>>> B=np.array([a>.2 for a in A])
>>> B
array([ array([[ True,  True, False],
       [ True,  True,  True],
       [ True, False,  True],
       [False,  True, False]], dtype=bool),
       array([[ True,  True],
       [ True,  True],
       [ True,  True]], dtype=bool)], dtype=object)