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PEP8 E712要求“比较True应该是if cond is True:或if cond:”。

但是如果我遵循这个PEP8，我会得到不同/错误的结果。为什么？

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?"
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Numpy 的“真”与 Python 的“真”不同，因此is失败：

>>> 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'>

此外，具体来说，PEP 8 说不要对布尔值使用 'is' 或 '=='：

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

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

一个空的 numpy 数组确实会像空的 Python 列表或空的 dict 一样测试错误：

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

与 Python 不同，单个 falsey 元素的 numpy 数组确实会测试 false：

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

但是您不能将该逻辑与具有多个元素的 numpy 数组一起使用：

>>> 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()

因此，带有 Numpy 的 PEP 8 的“精神”可能只是测试每个元素的真实性：

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

或使用any：

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

请注意，这不是您所期望的：

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

由于np.where返回一个非空元组。

于 2013-03-01T19:00:04.677 回答
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该建议仅适用于if测试值“真实性”的语句。numpy是另一种野兽。

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

请注意，a is True总是False因为a是一个数组，而不是布尔值，并且会进行简单的引用相等测试（例如is，只有True is True; ）。None is not True

于 2013-03-01T18:55:40.137 回答