#array([True,True,False,True,True],dtype=bool)x==3# 等于 #array([False,False,True,False,False],dtype=bool) 同时,也可以用复合表达式对两个数组元素逐个比较。 代码语言:javascript 复制 (2*x)==(x**2)#array([False,True,False,False,False],dtype=bool) 如下表所示,我们对不同类型的布尔运算进...
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> b = np.array([4, 2, 2, 4]) >>> c = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> np.array_equal(a, b) False >>> np.array_equal(a, c) True 逻辑运算: >>> >>> a = np.array([1, 1, 0, 0], dtype=bool) >>> b = np.array([...
本文将深入探讨numpy数组中两个bool类型数组进行对应位置与运算的相关知识,并分享个人观点和理解。 1. 什么是对应位置与运算? 在numpy中,对应位置与运算是指两个数组中相同位置的元素进行逻辑与运算(&)的操作。如果数组A和数组B的形状相同,那么数组C的每个元素c[i] = a[i] & b[i],其中a[i]是数组A的第i...
# array([ True, False, True], dtype=bool) 1. 2. 3. 04 布尔运算符 布尔运算符包括了比较运算符:>,>=,<,<=,==,!=;与运算 &&;或运算 ||;非运算 !。同标准运算符一样,Numpy用通用函数重载了这些逻辑运算符,即可以实现数组的逐位运算。 例如,可以写如下的复合表达式: np.sum((inches > 0.5) ...
之前提过,array对象往往要求所有元素保持统一的数据类型,因此numpy的运算能以数组为单位,而不用将元素提出来。 这也是numpy能够胜任高效运算的原因之一。 来看几个例子: importnumpyasnp arr=np.arange(1,10).reshape(3,3)array_1=arr>7# 条件比较,返回boolarray_2=arr*0.3# 加减乘除运算arrs=np.arange(11,...
numpy 布尔索引或者 numpy创建布尔数组 1、创建bool布尔数组 # 创建布尔数组;所有值为True arr_bool = np.full([3, 3], True, dtype=bool) print(arr_bool) arr_bool2 = np.ones([3, 4], dtype=bool) print(arr_bool2) # 拓展: where函数的两个参数...
比较运算返回的是bool类型的值,即true 或者 false 比较运算用来筛选出特定的值或者对这些值进行一些操作 import numpyasnp arr= np.array([[1,3,4],[5,6,7],[3,3,9]]) arr1= np.array([[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]]) # 获取arr中比arr1大的元素, 返回的是一个一维数组 ...
# array([False, True, False, False, False], dtype=bool) 如下表所示,我们对不同类型的布尔运算进行了总结。 同样的,和算术通用函数一样,这些比较运算函数也可以用于任意形状大小的数组。来看个二维数组的示例。 rng = np.random.RandomState(0)
a = np.array([True, False, True, False], dtype=bool)np.sum(a) 输出: 2 结论 NumPy是一个强大的Python科学计算库,它提供了一系列用于处理数组和矩阵的功能。它可以创建和操作布尔数组,也可以使用逻辑运算符和位运算符对布尔数组进行操作。此外,NumPy还提供了一系列函数,用于计算布尔数组中True值的数量。