取图＆＃x27;＆amp;＆＆＃x27;任意数量的列表

Question

我有一个任意数量的列表，我想参加布尔值＆amp;。例如，对于2个列表，我有

x = [0, 1, 0, 0]
y = [1, 1, 0, 1]

[np.array(x) & np.array(y) for x,y in zip(x, y)]
[0, 1, 0, 0]

3个列表，

z=[0,1,1,1]

我将拥有

[np.array(x) & np.array(y) & np.array(y) for x,y,z in zip(x, y, z)]
[0, 1, 0, 0]

等。

因为我有执行此操作的任意数量的列表，所以实现此目的的最佳方法是什么？

Answer 1

您可以使用zip和all：

x = [0,1,0,0]
y = [1,1,0,1]
z = [0,1,1,1]

output = [all(zipped) for zipped in zip(x, y, z)]
print(output) # [False, True, False, False]

如果您想获得[0,1,0,0]而不是int （所有（zpight））而不是所有（zpipped）（但是在大多数情况下，此明确的重铸是多余的）。

Answer 2

或使用np.logical_and

x = [0, 1, 0, 1]
y = [1, 1, 0, 1]
z = [1, 1, 0, 1]

np.logical_and(x, y, z).astype(int)

array([0, 1, 0, 1])

Answer 3

With map and min:

x = [0,1,0,0]
y = [1,1,0,1]
z = [0,1,1,1]

output = list(map(min, x, y, z))
print(output)

Output (在线尝试！）：

[0, 1, 0, 0]

nofollow noreferrer“> wikipedia” /最大和/或。

如果您有列表的 list （如“任意号码”所建议，因为您不想使用任意数量的变量），则可以使用list（map，min， * code> list列表））。

Answer 4

1和0表现得像True和False

  lists=[x,y,z]
  np.prod(lists,axis=0)

Answer 5

import numpy as np
import functools
import operator

x = np.array([0, 1, 0, 0])
y = np.array([1, 1, 0, 1])
z = np.array([0, 1, 1, 1])

print(functools.reduce(operator.and_, [x, y, z]))

Answer 6

由于您正在使用numpy，因此可以使用：

np.bitwise_and.reduce(np.array([x,y,z]))

示例：

>>> x = [0, 1, 0, 0]
>>> y = [1, 1, 0, 1]
>>> z = [0, 1, 1, 1]
>>> np.bitwise_and.reduce([x, y, z])
array([0, 1, 0, 0])

但是我不会为此使用numpy 。我可能会选择J1-Lee的答案。

只是为了娱乐，这是一个答案的另一个版本：

>>> from functools import partial, reduce
>>> import operator as op
>>> list(map(partial(reduce, op.and_), zip(x,y,z)))
[0, 1, 0, 0]
>>>

因为您是映射zipped数据的减少操作