numpy.bitwise_and.reduce行为意外？

numby.bitwise_and.reduce的ufunc.reduce似乎表现不正常......我滥用它了吗？numpy.bitwise_and.reduce行为意外？

>>> import numpy as np 
>>> x = [0x211f,0x1013,0x1111] 
>>> np.bitwise_or.accumulate(x) 
array([ 8479, 12575, 12575]) 
>>> np.bitwise_and.accumulate(x) 
array([8479, 19, 17]) 
>>> '%04x' % np.bitwise_or.reduce(x) 
'311f' 
>>> '%04x' % np.bitwise_and.reduce(x) 
'0001'

的reduce()结果应该是accumulate()的最后一个值，它不是。我在这里错过了什么？

就目前而言，我可以解决使用德摩根的身份（交换或与AND和反相输入端和输出）：

>>> ~np.bitwise_or.reduce(np.invert(x)) 
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来源

2014-01-10 Jason S

从版本1.12.0开始，您应该看到'np.bitwise_and'的标识的正确值（-1）。参见[PR＃7373]（https://github.com/numpy/numpy/pull/7373）。顺便说一下，非常酷的解决方法！ –

根据您提供的文件，ufunc.reduce使用op.identity作为初始值。

numpy.bitwise_and.identity是1而不是0xffffffff....也不是-1。

>>> np.bitwise_and.identity 
1

所以numpy.bitwise_and.reduce([0x211f,0x1013,0x1111])等同于：

>>> np.bitwise_and(np.bitwise_and(np.bitwise_and(1, 0x211f), 0x1013), 0x1111) 
1 
>>> 1 & 0x211f & 0x1013 & 0x1111 
1

>>> -1 & 0x211f & 0x1013 & 0x1111 
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似乎没有办法根据文档指定初始值。（不像Python内建函数reduce）

来源

2014-01-10 17:53:49 falsetru

啊，明白了。谢谢。这是一个耻辱ufunc.reduce不允许明确的初始值参数。 –

@JasonS，是的，如果'ufunc.reduce'允许我们指定初始值，那就太好了。 – falsetru

在过去的几年中，这有所改变吗？ –

numpy.bitwise_and.reduce行为意外？

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