基于与列表的精确匹配返回单个真/假值

Question

在Python中工作，我有这样的数据：

myList = [[1,0],
          [0,1],
          [1,1],
          [0,0],
          [0,1]]

我想使用numpy检查每个子列表是否等于特定列表，如果满足条件则返回单个True或False。

但是，如果我天真地这样做，例如：

evaluation = np.array(myList)==[1,1]

我得到一个看起来像这样的结果：

[[True,False],
 [False,True],
 [True,True],
 [False,False],
 [False,True]]

当我真的想要输出看起来像这样：

[False,
 False,
 True,
 False,
 False]

有任何想法吗？我知道你可以通过列表理解来做到这一点并避免numpy，但似乎应该有一种矢量化的方式来完成上述操作而不需要显式循环。实际数据要大得多，采用更快的方法会有所帮助。

Answer 1

你可以使用all：

np.equal(myList,[1,1]).all(1).tolist()

或者@pault说：

(myList == [1, 1]).all(axis=1)

输出：

[False, False, True, False, False]