Python numpy logical_and用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.logical_and 的用法。

用法:

numpy.logical_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'logical_and'>

逐元素计算 x1 AND x2 的真值。

参数：

x1, x2： array_like

输入数组。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到一个公共形状(成为输出的形状)。

out： ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

where： 数组，可选

此条件通过输入广播。在条件为真的位置，out数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs：

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

y： ndarray 或布尔值

应用于 x1 和 x2 的元素的逻辑与运算的布尔结果；形状由广播决定。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

例子：

>>> np.logical_and(True, False)
False
>>> np.logical_and([True, False], [False, False])
array([False, False])

>>> x = np.arange(5)
>>> np.logical_and(x>1, x<4)
array([False, False,  True,  True, False])

& 运算符可用作布尔 ndarray 上 np.logical_and 的简写。

>>> a = np.array([True, False])
>>> b = np.array([False, False])
>>> a & b
array([False, False])