>>> def false_func(): ... print("Running false_func()") ... return False ... >>> # Use logical and >>> false_func() and true_func() Running false_func() False >>> # Use bitwise and >>> false_func() & true_func() Running false_func() Running true_func() False ...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) condition1 = arr > 2 condition2 = arr < 5 condition = np.logical_and(condition1, condition2) sliced_arr = arr[condition] print(sliced_arr) # [3, 4] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 使用花式索引对数组进行切片: arr = np.array([1, 2, 3, 4...
logical_and, logical_or 进行逐个元素的逻辑操作(与逻辑操作符&、丨、^效果一致) 3 利用数组进行数据处理 矢量化的数组运算一般要比等价的纯Python方式快1~2个数量级。 np.meshgrid接受两个一维数组,并产生两个二维矩阵。 points = np.arange(-5, 5, 0.01) xs, ys = np.meshgrid(points, points) # prin...
# logical_and(arr1, arr2):& # logical_or(arr1, arr2):| # logical_xor(arr1, arr2):^ arr = np.array([21, 70, 45, 9, 62, 49, 71, 13, 50, 80]) condition = np.logical_and(arr>=60, arr<=80) print(condition) arr[condition] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
logical_and 计算逻辑与(&)的逐个元素真值 logical_or 计算逻辑或(` logical_xor 计算逻辑异或(^)的逐个元素真值 4.4 数组导向编程与数组 使用NumPy 数组使您能够将许多种类的数据处理任务表达为简洁的数组表达式,否则可能需要编写循环。用数组表达式替换显式循环的这种做法被一些人称为向量化。一般来说,向量化的数组...
np.logical_and(d,e) matrix([[False, False], [ True, False]]) np.logical_or(d,e) matrix([[ True, True], [ True, False]]) 自定义函数 (1) 定义一个函数 (2) 书写函数内容:使用 np.frompyfunc(函数名,输入的参数个数(int),输出值的个数(int))创建通用函数 ...
import numpy as np x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([2, 2, 2]) print(np.greater(x, y)) # [False False True] print(np.less(x, y)) # [ True False False] print(np.equal(x, y)) # [False True False] print(np.logical_and(x > 1, y < 3)) # [ True True ...
b = np.array(range(25)).reshape(5,5) +1result2 = np.select([a<6, np.logical_and(a>10, a<16), a>20], [a+10, a**2, a*10], default=100) result2''' array([[ 11, 12, 13, 14, 15], [100, 100, 100, 100, 100], ...
Thenotkeyword is a logical operator, and is used to reverse the result of the conditional statement: Example Test ifais NOT greater thanb: a =33 b =200 ifnot a > b: print("a is NOT greater than b") Try it Yourself » Nested If ...
上述Python表达式中用到的and被称为逻辑运算符(Logical Operator)。在Python中,将and、or和not称为三种主要的逻辑运算符。如果某一条件用到了上述运算符,则称该条件为复合条件(Compound Condition)。 复合条件的真假判断方式如下。 假设A和B是两个条件,对于复合条件A and B来说,当且仅当二者均为真时,该复合条件...