Numpy.itwise_and.Reduce si comporta in modo imprevisto?

Question

the ufunc.reduce per Numpy.ByWise_and.Reduce non sembra comportarsi correttamente ... Io mi sto male?

>>> 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'

.

Il risultato del reduce() dovrebbe essere l'ultimo valore di accumulate() e non lo è.Cosa mi manca qui?

Per il momento, posso aggirare usando l'identità dell'identità di Demorgan (scambiatura o e e, e rovesciare input e output):

>>> ~np.bitwise_or.reduce(np.invert(x))
17

.

Answer 1

Secondo la documentazione fornita, ufunc.reduce utilizza op.identity come valore iniziale.

numpy.bitwise_and.identity è 1, non 0xffffffff.... né -1.

>>> np.bitwise_and.identity
1

.

Così numpy.bitwise_and.reduce([0x211f,0x1013,0x1111]) è equivalente a:

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

.

---

.

>>> -1 & 0x211f & 0x1013 & 0x1111
17

.

Non sembra esserci modo di specificare il valore iniziale in base alla documentazione.(A differenza di Python Buibin Function reduce )