料青山看我应如是
我假设您想对行应用逻辑与。你可以申请numpy.all。>>> import numpy as np>>> a = np.array([[True, True, False], [False, False, False], [True, True, True]])>>> aarray([[ True, True, False], [False, False, False], [ True, True, True]])>>> >>> np.all(a, axis=1)array([False, False, True])对于没有 的解决方案numpy,您可以使用operator.and_和functools.reduce。>>> from operator import and_>>> from functools import reduce>>> >>> lst = [[True, True, False], [False, False, False], [True, True, True]]>>> [reduce(and_, sub) for sub in lst][False, False, True]编辑:实际上,reduce在这种特殊情况下有点多余。>>> [all(sub) for sub in lst][False, False, True]也能完成这项工作。
偶然的你
你也可以在没有 NumPy 的情况下做到这一点。这是使用列表理解的一种解决方案。说明:它将遍历子列表,即使每个子列表中的一项是False,它也会输出Falseelse True。inp = [[True, True, False],[False, False, False],[True, True, True]]out = [False if False in i else True for i in inp]print (out)# [False, False, True]如下 Jean 建议的替代方案(不那么冗长):out = [False not in i for i in inp]