Python mxnet.ndarray.lesser用法及代码示例

用法: mxnet.ndarray.lesser(lhs, rhs)

参数：

lhs：(scalar or mxnet.ndarray.array) - 要比较的第一个数组。
rhs：(scalar or mxnet.ndarray.array) - 要比较的第二个数组。如果lhs.shape != rhs.shape，它们必须可以广播到一个共同的形状。

布尔值的输出数组。

返回类型：

ND阵列

返回元素方式的结果小于(<) 与广播的比较操作。

对于输入数组中的每个元素，如果 lhs 元素小于 rhs，则返回 1(true)，否则返回 0(false)。

等效于 lhs < rhs 和 mx.nd.broadcast_lesser(lhs, rhs) 。

注意：

如果两个数组的对应维度具有相同的大小或其中一个的大小为 1，则这些数组可以广播为一个共同的形状。

例子：

>>> x = mx.nd.ones((2,3))
>>> y = mx.nd.arange(2).reshape((2,1))
>>> z = mx.nd.arange(2).reshape((1,2))
>>> x.asnumpy()
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]], dtype=float32)
>>> y.asnumpy()
array([[ 0.],
       [ 1.]], dtype=float32)
>>> z.asnumpy()
array([[ 0.,  1.]], dtype=float32)
>>> (x < 1).asnumpy()
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]], dtype=float32)
>>> (x < y).asnumpy()
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]], dtype=float32)
>>> mx.nd.lesser(x, y).asnumpy()
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]], dtype=float32)
>>> (z < y).asnumpy()
array([[ 0.,  0.],
       [ 1.,  0.]], dtype=float32)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.lesser。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

返回类型：

注意：

例子：