Python NumPy logical_and方法用法及代码示例

Numpy 的 logical_and(~) 按元素比较输入数组，并且对于每次比较，如果两个值都计算为 True，则返回 True。

1. x1 | array_like

第一个输入数组。

2. x2 | array-like

第二个输入数组。

3. out | Numpy array | optional

您可以将计算结果放入 out 指定的数组中，而不是创建新数组。

4. where | boolean 的array | optional

标记为 False 的值将被忽略，即它们的原始值将未被初始化。如果指定了 out 参数，行为会略有不同 - 原始值将保持不变。

如果 x1 和 x2 是标量，则返回单个布尔值。否则，返回一个 Numpy 布尔数组。

np.logical_and(False, True)



False

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



array([False,  True])

更实际的是，假设我们想从数组中找到大于 3 的偶数：

a = np.array([1,2,3,4,5])
mask = np.logical_and(a%2==0, a>3)
mask



array([False, False, False,  True, False])

要获取符合我们标准的值(即标记为 True 的值)：

a[mask]



array([4])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | logical_and method。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。