在这些情况下,您可以使用NumPy中的逻辑和函数,它执行元素and(或or): >>> np.logical_and(np.array([False,False,True,True]), np.array([True, False, True, False])) array([False, False, True, False]) >>> np.logical_or(np.array([False,False,True,True]), np.array([True, False, True...
@rtype: float """equal=N0.logical_and(self.resContacts(cutoff=cutoff),ref.resContacts(cutoff=cutoff))total=N0.logical_or(self.resContacts(cutoff),ref.resContacts(cutoff))returnN0.sum(N0.sum(equal))*1.0/N0.sum(N0.sum(total))
你对结果的解释是错误的。Numpy的logical_or可以有几个参数作为过滤器。在你的例子中，输入参数是x < ...
and和or运算符并不是你想象中的那样。尝试将表达式分解: if sub1 in item or sub2 in item: if sub1 in item and sub2 in item: and运算符评估其左操作数,如果结果为真值,则返回右操作数,否则返回左操作数。or运算符评估其左操作数,如果结果为假值,则返回右操作数,否则返回左操作数。 因此,在您的第...
local or self.VERBOSITY > 2: self.p2.show() self.assertEqual( self.o, 10 * [False] ) 浏览完整代码 来源:EnsembleTraj.py 项目:ostrokach/biskit 示例10 def calc_rmsd(self, fitted_model_if, fitted_model_wo_if, reference, model): """ Takes the two fitted structures (with and without ...
9.quantize():它返回一个值,该值等于具有第二个十进制值的指数的第一个十进制值(四舍五入)。 10. same_quantum():如果两个数字都具有不同的指数,则此函数返回0;如果两个数字具有相同的指数,则此函数返回1。 # Python代码演示Quantize()和same_quantum()的工作原理# 导入“decimal"模块以使用十进制函数impor...
or可以有几个参数作为过滤器。在你的例子中，输入参数是x < 5和y > 15。然后它用or运算符将它们...
Python使用 and和 or条件。 即 if foo == 'abc' and bar == 'bac' or zoo == '123': # do something 两
Int)) # number of distances to account for (K or less) if numNonMasked > 1: weightsSorted = MA.power(1-MA.power(distSorted/distSorted[numNonMasked-1],3),3) # tricubic distribution of all weights else: weightsSorted = Numeric.ones(distSorted.shape[0]) # compute average for each ...