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:
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_...
import numpy as np a = [0, 1, 2, 3, 0] c = np.logical_not(a) print(c) # [ True False False False True]( 或: |/logical_or() | import numpy as np a = np.array([True, False]) b = np.array([False, True]) c = a | b print(c) # [ True True] logical_or() imp...
np.logical_or(x1, x2, *args, **kwargs) Test 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>np.logical_or(True,False)True>>>np.logical_or([True,False],[False,False])array([True,False],dtype=bool)>>>x=np.arange(5)>>>np.logical_or(x<1,x>3)array([True,False,False,Fa...
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...
Numpy数据的元素级逻辑运算np.logical_and、np.logical_or、n。。。 在⼤神麦⾦尼的著作中，对 np.logical_and、np.logical_or、np.logical_xor 三个⼆元通⽤函数的说明是：Computer element_wise true value of logical operateion (equivalent to infix operators & , |, ^ 代码体验⽰例：In ...
numpy.logical_and 1. 由来 2. 原理 3. 使用场景 4. 用法示例 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 numpy.logical_or 1. 由来 2. 原理 3. 使用场景 4. 用法示例 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 numpy.logical_not 1. 由来 ...
logical_or 或运算符函数表达式 14.3 聚合函数 函数名称NAN安全版本描述 np.sum np.nansum 计算元素的和 np.prod np.nanprod 计算元素的积 np.mean np.nanmean 计算元素的平均值 np.std np.nanstd 计算元素的标准差 np.var np.nanvar 计算元素的方差 np.min...
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) ...