numpy.bitwise_and.reduce的ufunc.reduce似乎表现不正常……我是否滥用它？

>>> 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'

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

目前,我可以通过使用DeMorgan的身份(交换OR和AND,以及反转输入和输出)来解决：

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

解决方法:

根据您提供的文档,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])相当于：

>>> 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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根据文档似乎无法指定初始值. (与Python内置函数reduce不同)