Python numpy logical_and用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 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'>

逐元素計算 x1 AND x2 的真值。

參數：

x1, x2： array_like

輸入數組。如果 x1.shape != x2.shape ，它們必須可以廣播到一個公共形狀(成為輸出的形狀)。

out： ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元組，可選

存儲結果的位置。如果提供，它必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或 None，則返回一個新分配的數組。元組(隻能作為關鍵字參數)的長度必須等於輸出的數量。

where： 數組，可選

此條件通過輸入廣播。在條件為真的位置，out數組將設置為 ufunc 結果。在其他地方，out數組將保留其原始值。請注意，如果未初始化out數組是通過默認創建的out=None，其中條件為 False 的位置將保持未初始化狀態。

**kwargs：

對於其他僅關鍵字參數，請參閱 ufunc 文檔。

返回：

y： ndarray 或布爾值

應用於 x1 和 x2 的元素的邏輯與運算的布爾結果；形狀由廣播決定。如果 x1 和 x2 都是標量，則這是一個標量。

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])

& 運算符可用作布爾 ndarray 上 np.logical_and 的簡寫。

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