Porównanie z tablicami numine boolean VS PEP8 E712

Question

PEP8 E712 wymaga, aby "porównanie z True powinno być if cond is True: lub if cond:".

Ale jeśli śledzę to PEP8, otrzymuję różne/błędne wyniki. Czemu?

In [1]: from pylab import * 

In [2]: a = array([True, True, False]) 

In [3]: where(a == True) 
Out[3]: (array([0, 1]),) 
# correct results with PEP violation 

In [4]: where(a is True) 
Out[4]: (array([], dtype=int64),) 
# wrong results without PEP violation 

In [5]: where(a) 
Out[5]: (array([0, 1]),) 
# correct results without PEP violation, but not as clear as the first two imho. "Where what?" 

Answer 1

Ta rada dotyczy tylko testów stwierdzających "prawdziwość" wartości. numpy to inna bestia.

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

Należy zauważyć, że a is True zawsze False ponieważ a jest tablica, a nie wartość logiczna, a is ma prosty test równości odniesienia (to tylko True is True; None is not True na przykład).

Answer 2

Numpy jest „prawda” to nie to samo „prawdziwe” jak Pythona „prawdziwy” i do nich is zawiedzie:

>>> 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'> 

Również specjalnie PEP 8 mówi DONT stosowanie „jest” lub „==” dla wartości logiczne:

Don't compare boolean values to True or False using ==: 

Yes: if greeting: 
No: if greeting == True: 
Worse: if greeting is True: 

pusta tablica numpy robi testy falsey tak pustej listy Python lub pusty dict robi:

>>> [bool(x) for x in [[],{},np.array([])]] 
[False, False, False] 

przeciwieństwie do Pythona, a numpy tablicy pojedynczego falsey elementu robi testy falsey:

>>> [bool(x) for x in [[False],[0],{0:False},np.array([False]), np.array([0])]] 
[True, True, True, False, False] 

Ale nie można używać tej logiki z numpy tablicy z więcej niż jednego elementu:

>>> 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() 

więc " duch”PEP 8 z numPy jest prawdopodobnie tylko przetestować każdy element jest truthiness:

>>> np.where(np.array([0,0])) 
(array([], dtype=int64),) 
>>> np.where(np.array([0,1])) 
(array([1]),) 

lub użyj any:

>>> np.array([0,0]).any() 
False 
>>> np.array([0,1]).any() 
True 

i zdawać sobie sprawę, że to nie jest to, czego można się spodziewać:

>>> bool(np.where(np.array([0,0]))) 
True 

Od np.where wraca krotki niepusty.