无法理解*解包运算符在np.logical_and调用中的作用

1. 先明确np.logical_and的参数规则 #

• 基础的np.logical_and支持接收多个布尔数组作为输入，输出逐元素判断所有输入数组对应位置均为True的布尔数组，早期版本仅支持2个输入，高版本Numpy已支持传入任意数量的输入数组。

2. 代码中生成器表达式的作用 #

(a[..., channel] == pixel_values[channel] for channel in range(a.shape[-1]))是一个生成器对象：

• 遍历图像的每个通道（示例中为3通道），逐通道判断当前像素的通道值是否等于目标类别的对应通道值
• 会依次产出和图像宽高尺寸一致的3个布尔数组

3. *运算符的实际作用 #

这里的*是可迭代对象解包运算符，它的作用范围不局限于列表、字典，所有可迭代对象（生成器、元组、集合等）都支持解包：

• 加*后会把生成器中产出的3个布尔数组，按顺序作为位置参数依次传入np.logical_and
• 等效于手动写np.logical_and(通道1布尔数组, 通道2布尔数组, 通道3布尔数组)，最终得到的mask就是三个通道都匹配目标值的像素位置

4. 去掉*报错的原因 #

如果去掉*，相当于直接把整个生成器对象作为第一个参数传入np.logical_and，函数接收到的不是合法的布尔数组输入，同时缺少必要的第二个参数，自然无法正常运行。

你可以用以下等价写法来理解执行逻辑：

# 3通道场景下的等价手动实现，和原代码效果完全一致
c0_mask = a[..., 0] == pixel_values[0]
c1_mask = a[..., 1] == pixel_values[1]
c2_mask = a[..., 2] == pixel_values[2]
mask = np.logical_and(np.logical_and(c0_mask, c1_mask), c2_mask)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Corentin Salomon