Numpy の 'True' は Python の 'True' と同じ 'True' ではないため、is
失敗します。
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([True, True, False])
>>> a[:]
array([ True, True, False], dtype=bool)
>>> a[0]
True
>>> a[0]==True
True
>>> a[0] is True
False
>>> type(a[0])
<type 'numpy.bool_'>
>>> type(True)
<type 'bool'>
また、具体的には、PEP 8 は、ブール値に「is」または「==」を使用しないことを示しています。
Don't compare boolean values to True or False using ==:
Yes: if greeting:
No: if greeting == True:
Worse: if greeting is True:
空の numpy 配列は、空の Python リストまたは空の dict と同じように falsey をテストします。
>>> [bool(x) for x in [[],{},np.array([])]]
[False, False, False]
Python とは異なり、単一の falsey 要素の numpy 配列は falsey をテストします。
>>> [bool(x) for x in [[False],[0],{0:False},np.array([False]), np.array([0])]]
[True, True, True, False, False]
ただし、複数の要素を持つ numpy 配列でそのロジックを使用することはできません。
>>> bool(np.array([0,0]))
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()
したがって、Numpy を使用した PEP 8 の「精神」は、おそらく各要素の真実性のみをテストすることです。
>>> np.where(np.array([0,0]))
(array([], dtype=int64),)
>>> np.where(np.array([0,1]))
(array([1]),)
または使用any
:
>>> np.array([0,0]).any()
False
>>> np.array([0,1]).any()
True
そして、これはあなたが期待するものではないことに注意してください:
>>> bool(np.where(np.array([0,0])))
True
np.where
空でないタプルを返すので。