本文简要介绍 python 语言中 numpy.not_equal
的用法。
用法:
numpy.not_equal(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'not_equal'>
返回 (x1 != x2) 元素。
- 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。
- out: ndarray 或标量
输出数组,逐元素比较x1和x2。通常为 bool 类型,除非
dtype=object
已通过。如果两者都是标量x1和x2是标量。
参数:
返回:
例子:
>>> np.not_equal([1.,2.], [1., 3.]) array([False, True]) >>> np.not_equal([1, 2], [[1, 3],[1, 4]]) array([[False, True], [False, True]])
!=
运算符可用作 ndarray 上np.not_equal
的简写。>>> a = np.array([1., 2.]) >>> b = np.array([1., 3.]) >>> a != b array([False, True])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.not_equal。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。