1. 由于python中的布尔运算使用and/or/not关键字,因此它们无法被重载。numpy提供的数组布尔运算只能通过ufunc函数进行,这些函数以logical_开头。进行逻辑运算时,对于数值零视作False;对数值非零视作True。运算结果也是一个布尔类型的数组: 与:ufunc函数的形式:numpy.logical_and(x1,x2[,out=y])
elifnp.logical_or(np.logical_and(x>=0,x<=b),np.logical_and(x>a,x<=0.8)):print("this is a negative range")else:print("0")print(np.logical_not([a,b,c,0,True,False])) 运行结果:
numpy.logical_not(x, *args, **kwargs)Compute the truth value of NOT x element-wise.numpy.logical_and(x1, x2, *args, **kwargs) Compute the truth value of x1 AND x2 element-wise.numpy.logical_or(x1, x2, *args, **kwargs)Compute the truth value of x1 OR x2 element-wise.numpy...
C=logical_and(A, B) print(C)# [False False] A=arange(5) print(A)# [0 1 2 3 4] B=logical_and(A >1, A <4) print(B)# [False False True True False] 3. numpy. logical_or() 3.1 语法 numpy.logical_or(x1, x2) 返回X1和X2或逻辑后的布尔值。 3.2 主要参数: x1,x2:array_...
numpy.logical_not() numpy.logical_xor() [太阳]选择题 下列代码中np.logical_xor(A, B)输出的结果是? importnumpy as np A = [True, 0, 1] B = [False, False, 1] print("【显示】A =", A) print("【显示】B =", B) print("【显示】np.logical_not(A)") ...
In [6]: np.logical_xor(a, b) #对每个元素进行 异或 运算,返回 bool 值组成的数组 Out[6]: array([ True, False, False, False, True], dtype=bool) 说明: np.logical_and、np.logical_or、np.logical_xor 在执行元素级运算时,语法为 np.logical_and(x1, x2), np.logical_or(x1, x2), np...
异或^/logical_xor() 二、关系运算 等于: ==/equal() 不等于: !=/not_equal() 大于: >/greater() 大于: >=/greater_equal() 小于: </less() 小于等于: <=/less_equal() 三、特殊值判断 无穷: isinf() 有穷: isfinite() 空元素: isnan() ...
numpy.logical_not() function The allclose() function is used to returns the truth value of NOT x element-wise.Syntax:numpy.logical_not(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logical_not'>...
在以上代码中,我们首先使用numpy.isnan函数判断数组中的空值,并生成一个布尔索引数组。接着,我们使用numpy.any函数判断每一行是否存在空值,然后使用numpy.logical_not函数将布尔索引数组取反。最后,我们使用布尔索引数组来选择非空值的行,并生成一个不含空值的新数组。
由于numpy是python中的一个库,所以逻辑运算不能直接使用python 中的and、or、not了 要换成logical_or、logical_and、logical_not a = np.array([True, False]) b = np.array([False, True]) res = np.logical_or(a, b) print('logical_or的结果', res) ...