Python 的双面不等式是如何工作的？为什么它不适用于 numpy 数组？

Question

在 Python 中，您可以执行以下操作；

>>> 3 < 4 < 5
True
>>> 3 < 4 < 4
False

这是如何运作的？我原以为 4 < 5 会 return 一个布尔值，所以 3 < True 应该 return False，或者 3 < 4 应该 return一个布尔值，所以 True < 4 应该 return True 如果 True 可以转换为整数 1?

为什么它不适用于 numpy 数组？

>>> 1 < np.array([1, 2, 3]) < 3
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

它可以用于 numpy 数组吗？

Answer 1

根据 the Python docs:

Comparisons can be chained arbitrarily, e.g., x < y <= z is equivalent to x < y and y <= z, except that y is evaluated only once (but in both cases z is not evaluated at all when x < y is found to be false).

所以你的例子相当于：

1 < np.array([1, 2, 3]) and np.array([1, 2, 3]) < 3

所以每个子项都应该产生一个布尔值。但是子项：

1 < np.array([1, 2, 3])

生成一个新的 numpy 数组，其中包含：

[False, True, True]

Python 试图将此值解释为布尔值。它无法做到这一点，并产生错误消息：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我希望这里需要的表达式是：

(1 < np.array([1, 2, 3])).all() and (np.array([1, 2, 3]) < 3).all()

不能简化为使用比较链。