我也遇到了同样的问题(即多条件索引，这里是在某个日期范围内查找数据)。(a-b).any()或(a-b).all()似乎不起作用，至少对我来说是这样。

或者，我找到了另一个解决方案，它完美地满足了我想要的功能(当尝试索引数组时，具有多个元素的数组的真值是不明确的)。

与其使用上面建议的代码，不如使用:

numpy.logical_and(a, b)

如果你与熊猫一起工作，为我解决的问题是，当我有NA值时，我试图做计算，解决方案是运行:

Df = Df .dropna()

在那之后，计算失败了。

如果a和b是布尔NumPy数组，&操作返回它们的元素:

a & b

返回一个布尔数组。要将其减少为一个布尔值，可以使用其中任何一个

(a & b).any()

or

(a & b).all()

注意:如果a和b是非布尔数组，请考虑(a - b).any()或(a - b).all()。

基本原理

NumPy开发人员认为，在布尔上下文中没有一种普遍理解的方法来计算数组:如果任何元素为True，它可能意味着True;如果所有元素都为True，它可能意味着True;如果数组长度非零，它可能意味着True，仅举三种可能性。

由于不同的用户可能有不同的需求和不同的假设，因此 NumPy开发人员拒绝猜测，而是决定在任何时候尝试在布尔上下文中计算数组时引发ValueError。对两个numpy数组应用和会导致这两个数组在布尔上下文中求值(通过在Python3中调用__bool__或在Python2中调用__nonzero__)。

通常，当比较两个单个数字时，Python常规代码可以正常工作，但在数组中，有一些数字(不止一个数字)应该并行处理。

例如，让我们假设如下:

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])

你想检查b >= a: ?

因为，a和b不是个位数，你的意思是，如果b的每个元素都大于a中相似的数字，那么你应该使用以下命令:

if (b >= a).all():
 print("b is greater than a!")

我也遇到了同样的问题(即多条件索引，这里是在某个日期范围内查找数据)。(a-b).any()或(a-b).all()似乎不起作用，至少对我来说是这样。

或者，我找到了另一个解决方案，它完美地满足了我想要的功能(当尝试索引数组时，具有多个元素的数组的真值是不明确的)。

与其使用上面建议的代码，不如使用:

numpy.logical_and(a, b)

这个类型化的错误消息还显示了当存在数组(例如bool或int类型)时执行if语句比较。请看例子:

... code snippet ...

if dataset == bool:
    ....

... code snippet ...

这个子句有dataset作为数组，bool是euhm的“打开的门”…对或错。

如果函数被包装在try-statement中，你将接收到带有except Exception的错误:没有error-type的消息:

具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()