Làm thế nào để làm một tích lũy "tất cả"

Question

Cài đặt
Hãy xem xét những mảng NumPy a

>>> np.random.seed([3,1415]) 
>>> a = np.random.choice([True, False], (4, 8)) 

>>> a 
array([[ True, False, True, False, True, True, False, True], 
     [False, False, False, False, True, False, False, True], 
     [False, True, True, True, True, True, True, True], 
     [ True, True, True, False, True, False, False, False]], dtype=bool) 

Câu hỏi
Đối với mỗi cột, tôi muốn xác định tương đương với tích lũy cho tất cả.

Kết quả sẽ giống như thế này:

array([[ True, False, True, False, True, True, False, True], 
     [False, False, False, False, True, False, False, True], 
     [False, False, False, False, True, False, False, True], 
     [False, False, False, False, True, False, False, False]], dtype=bool) 

Hãy cột đầu tiên

a[: 0] 

# Original First Column 
array([ True, False, False, True], dtype=bool) 
# So far so good 
#  \  False from here on 
#   | /---------------\ 
array([ True, False, False, False], dtype=bool) 
# Cumulative all 

Vì vậy, về cơ bản, tích lũy tất cả là True miễn là chúng ta có True và biến False từ đó trở đi tại đầu tiên False

---

Những gì tôi đã cố gắng
tôi có thể nhận được kết quả với

a.cumprod(0).astype(bool) 

Nhưng, tôi không thể không tự hỏi nếu nó cần thiết để thực hiện mỗi nhân khi tôi biết mọi thứ sẽ False từ đầu tiên False Tôi hiểu.

xem xét lớn hơn 1-D mảng

b = np.array(list('111111111110010101010101010101010101010011001010101010101')).astype(int).astype(bool) 

Tôi cho rằng hai tạo ra câu trả lời tương tự

bool(b.prod()) 

và

b.all() 

Nhưng b.all() có thể ngắn mạch trong khi b.prod() làm không phải. Nếu tôi thời gian cho họ:

%timeit bool(b.prod()) 
%timeit b.all() 

100000 loops, best of 3: 2.05 µs per loop 
1000000 loops, best of 3: 1.45 µs per loop 

b.all() là nhanh hơn. Điều này ngụ ý rằng có phải tôi một cách để tiến hành một tích lũy tất cả những gì là nhanh hơn mà tôi a.cumprod(0).astype(bool)

Answer 1

All ufuncs have 5 methods: reduce, accumulate, reduceat, outer, và at. Trong trường hợp này, sử dụng accumulate vì nó trả về kết quả của các ứng dụng tích lũy của ufunc:

In [41]: np.logical_and.accumulate(a, axis=0) 
Out[50]: 
array([[ True, False, True, False, True, True, False, True], 
     [False, False, False, False, True, False, False, True], 
     [False, False, False, False, True, False, False, True], 
     [False, False, False, False, True, False, False, False]], dtype=bool) 

---

In [60]: np.random.seed([3,1415]) 

In [61]: a = np.random.choice([True, False], (400, 80)) 

In [57]: %timeit np.logical_and.accumulate(a, axis=0) 
10000 loops, best of 3: 85.6 µs per loop 

In [59]: %timeit a.cumprod(0).astype(bool) 
10000 loops, best of 3: 138 µs per loop