Python 如何做numpy逻辑_和一个空白？

我有两个numpy向量数组，一个包含二进制值，可以是1或0，另一个是浮点值，可以是0到1之间的任何值

我想使用

numpy.logical_和

运算符，如果二进制值在浮点加上或减去0.2的范围内，则返回true。因此，即0.1的浮点值将返回true，0.4 false

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我该如何解决这个问题？

我想你想要的是

np.isclose

。在这种情况下，实施将是：

bin_arr = np.random.randint(2, size = 100)
float_arr = np.random.rand(100)
out = np.isclose(bin_arr.astype(float), float_arr, atol = .2)

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请注意，虽然

logical\u和

是具有扩展功能的，但

np.isclose

不是。

如果（float\u arr小于0.2）和（bin\u arr>0），则问题是否需要

为True

。这确实需要使用逻辑and

或者，如果abs（浮点数-bin\u arr）为0，`，则为

True

np.logical\u和（float\u数组您是否计划使用
logical\u和
的
ufunc
功能（即
logical\u和.acculate（）
，
.reduce（）
，
.at（）
）？或者仅仅是基本功能？我没有计划这么做，是吗？可能没有，但我想确保，因为内置的
numpy
函数（
np.isclose
）不是
ufunc
，不能做
逻辑和
可以做的额外事情。
# Set up some data
np.random.seed(0)  # Make it repeatable.
bin_arr = np.random.randint(2, size = 20)
float_arr = np.random.rand(20) 
bin_arr, float_arr

# (array([0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1]),
# array([0.79172504, 0.52889492, 0.56804456, 0.92559664, 0.07103606,
#        0.0871293 , 0.0202184 , 0.83261985, 0.77815675, 0.87001215,
#        0.97861834, 0.79915856, 0.46147936, 0.78052918, 0.11827443,
#        0.63992102, 0.14335329, 0.94466892, 0.52184832, 0.41466194]))

np.logical_and( float_arr<=0.2, bin_arr)
# array([False, False, False, False,  True,  True,  True, False, False,
#        False, False, False, False, False, False, False, False, False,
#        False, False])

np.abs(float_arr - bin_arr)<=0.2
# array([False, False, False, False, False, False, False,  True, False,
#        True,  True, False, False, False,  True, False,  True, False,
#        False, False])