NumPy ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()答案

【问题标题】：NumPy ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()NumPy ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()
【发布时间】：2014-04-06 04:43:22
【问题描述】：

我在 NumPy 中计算矩阵的特征向量和特征值，只是想通过 assert 语句检查结果。这会抛出一个我不太理解的 ValueError，因为打印这些比较效果很好。有什么提示可以让assert 语句正常工作吗？

import numpy as np
A = np.array([[3,5,0], [5,7,12], [0,12,5]])
eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(A)
print('eigenvalue:', eig_val)
print('eigenvector:', eig_vec)

for col in range(A.shape[0]):
    assert (A.dot(eig_vec[:,col])) == (eig_val[col] * eig_vec[:,col])

【问题讨论】：

标签： numpy

【解决方案1】：

try this=> numpy.array(yourvariable) 后跟要比较的命令，随心所欲。

【讨论】：

【解决方案2】：

正如它所说，它是模棱两可的。您的数组比较返回一个布尔数组。方法 any() 和 all() 减少数组上的值（logical_or 或logical_and）。此外，您可能不想检查是否相等。您应该将您的条件替换为：

np.allclose(A.dot(eig_vec[:,col]), eig_val[col] * eig_vec[:,col])

【讨论】：

【解决方案3】：

错误信息解释得很好：

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

bool(np.array([False, False, True])) 应该返回什么？你可以提出几个合理的论点：

(1)True，因为bool(np.array(x))应该返回和bool(list(x))一样，非空列表是truelike；

(2)True，因为至少有一个元素是True；

(3)False，因为并非所有元素都是True；

这甚至没有考虑到 N-d 案例的复杂性。

所以，既然“多元素数组的真值是不明确的”，你应该使用.any()或.all()，例如：

>>> v = np.array([1,2,3]) == np.array([1,2,4])
>>> v
array([ True,  True, False], dtype=bool)
>>> v.any()
True
>>> v.all()
False

如果您要比较浮点数组，您可能需要考虑np.allclose：

>>> np.allclose(np.array([1,2,3+1e-8]), np.array([1,2,3]))
True

【讨论】：

您已经用.any() 和.all() 覆盖了案例（2）和（3），但是还有一种简单的方法可以获取 numpy 的真实（非空列表）值数组？
@RobinDeSchepper - 可能是bool(the_array.size)。