Python 如何在2D numpy阵列上执行行或操作？

我有一个numpy数组

[[1, 0, 1],
  [1, 0, 0],
  [0, 0, 1]]

我希望对其执行行操作或操作，以便生成的数组如下所示：

[1,0,1]

在不实现循环的情况下，有没有一种直接的方法来实现这一点？

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如果有人能提出一些建议，我将不胜感激。谢谢

您可以通过调用生成布尔掩码，然后转换为

int

，将

True

和

False

分别转换为

1

和

0

：

In[193]:
a.any(0).astype(int)

Out[193]: array([1, 0, 1])

any

的第一个参数是轴arg，这里我们可以看到轴0和1之间的差异：

In[194]:
a.any(0)

Out[194]: array([ True, False,  True], dtype=bool)

In[195]:
a.any(1)

Out[195]: array([ True,  True,  True], dtype=bool)

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如果您喜欢使用按位or（Python中的是按位or，而的是布尔or），则可以使用。但是，这只需要两个阵列作为输入，因此可以使用Numpy的功能组合阵列中的所有子阵列

>>> a = np.array([[1, 0, 1],[1, 0, 0],[0, 0, 1]])
>>> np.bitwise_or.reduce(a, 0)
array([1, 0, 1])

我喜欢这是多么明确，但是

a.any（）

解决方案非常常见，不会引起任何人的注意。

reduce

的第一个参数当然是

数组

，第二个参数是要沿

轴缩小的
轴。所以，如果您愿意，您也可以按列操作，或者按任何其他轴操作

>>> a = np.array([[1, 0, 1],[1, 0, 0],[0, 0, 1]])
>>> np.bitwise_or.reduce(a, 1)
array([1, 1, 1])

b=a[0，：]| a[1，：]| a[2，：]其中a是numpy数组
。这很有效。我在寻找更精确、更紧凑的东西。嘿，谢谢，@Alexander Reynolds，这正是我一直在寻找的东西，我用30秒的时间找到了这个答案。虽然我会使用
np.bitwise\u或.reduce（a，0）
来更加明确。@DanielF如果我同意，我会把它加进去。谢谢@迪帕扬达斯如果我的解决方案是你想要的，你能接受我的回答吗？否则，如果您对我可以详细阐述的任何扩展感兴趣。@deepayanda太好了，我只是添加了所有相关函数的文档链接。