通常，当您仅将代码编写为数字时，numpy数组非常擅长做明智的事情。链接比较是罕见的例外之一。您看到的错误本质上是这样的（
piecewise内部和ipython错误格式对此进行了混淆）：
>>> a = np.array([1, 2, 3])>>> 1.5 < aarray([False, True, True], dtype=bool)>>> >>> 1.5 < a < 2.5Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()>>> >>> (1.5 < a) & (a < 2.5)array([False, True, False], dtype=bool)>>>
您也可以使用
np.logical_and，但是按位
and工作就可以了。
就绘图而言，numpy本身不执行任何操作。这是matplotlib的示例：
>>> import numpy as np>>> def piecew(x):... conds = [x < 0, (x > 0) & (x < 1), (x > 1) & (x < 2), x > 2]... funcs = [lambda x: x+1, lambda x: 1, ... lambda x: -x + 2., lambda x: (x-2)**2]... return np.piecewise(x, conds, funcs)>>>>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> xx = np.linspace(-0.5, 3.1, 100)>>> plt.plot(xx, piecew(xx))>>> plt.show() # or plt.savefig('foo.eps')注意这
piecewise是一个反复无常的野兽。特别是，它需要将其
x参数设置为数组，如果不是，则甚至不会尝试对其进行转换（
numpy用语：
x需要为
ndarray，而不是
array_like）：
>>> piecew(2.1)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 4, in piecew File "/home/br/.local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 690, in piecewise "function list and condition list must be the same")ValueError: function list and condition list must be the same>>> >>> piecew(np.asarray([2.1]))array([ 0.01])
