np.where与np.logical_and崩溃

Question

我使用numpy来构建复杂的excel，如果公式的第一个条件如下：

DebitCond1 = np.where(np.logical_and(df['Debit']<0, df['Credit']<0, df['Debit']<df['Credit']))

Python每次运行时都会崩溃(在多台机器上尝试)。有两个条件是好的，但这三个条件的结合似乎是有争议的。

错误消息如下：

Python已经停止工作

一个问题导致程序停止正常工作。如果有可用的解决方案，Windows将关闭程序并通知您。

对原因和如何解决有任何想法吗？谢谢!

Answer 1

This answer完全解决了上述场景，并提供了链接条件、np.reduce条件、functools.reduce条件或用显式轴替换所有条件的选项。

正因如此

DebitCond1a=np.logical_and(df['P1_DR']<0, df['P1_DR']<df['P1_CR'])

DebitCond1=np.logical_and(DebitCond1a,df['P1_CR']<0)

是在这种情况下合并多个条件的一种方法。

Answer 2

您正在向np.logical_and()提供三个值。第三个被解释为out=参数，您可能并不打算这样做。

这是np.logical_and()的签名

numpy.logical_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True,
                  casting='same_kind', order='K', dtype=None,
                  subok=True[, signature, extobj])

还有一份文件的摘录：

Compute the truth value of x1 AND x2 element-wise.

Parameters
----------
x1, x2 : array_like
    Input arrays.
    If ``x1.shape != x2.shape``, they must be broadcastable to a common
    shape (which becomes the shape of the output).
out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional
    A location into which the result is stored. If provided, it must have
    a shape that the inputs broadcast to. If not provided or None,
    a freshly-allocated array is returned. A tuple (possible only as a
    keyword argument) must have length equal to the number of outputs.