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在 NumPy 中，逻辑运算方法用于对数组中的元素举行逻辑利用，通常用于布尔数组，也可用于数值数组，非零值视为 [code]True[/code]，零值视为 [code]False[/code]。常见的逻辑运算方法有： 1. numpy.logical_and逐元素举行逻辑与运算（AND），只有当两个数组对应位置的元素都为 [code]True[/code] 时，效果为 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([True, False, True, False]) b = np.array([True, True, False, False]) result = np.logical_and(a, b) print(result) # [ True False False False] [/code]2. numpy.logical_or逐元素举行逻辑或运算（OR），只要两个数组中有一个对应位置的元素为 [code]True[/code]，效果即为 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([True, False, True, False]) b = np.array([True, True, False, False]) result = np.logical_or(a, b) print(result) # [ True True True False] [/code]3. numpy.logical_xor逐元素举行逻辑异或运算（XOR），当两个数组中对应位置的元素不雷同时，效果为 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([True, False, True, False]) b = np.array([True, True, False, False]) result = np.logical_xor(a, b) print(result) # [False True True False] [/code]4. numpy.logical_not逐元素举行逻辑非运算（NOT），将 [code]True[/code] 转换为 [code]False[/code]，将 [code]False[/code] 转换为 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([True, False, True, False]) result = np.logical_not(a) print(result) # [False True False True] [/code]5. numpy.equal逐元素比较两个数组是否相等。如果相等，返回 [code]True[/code]；否则返回 [code]False[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 4]) result = np.equal(a, b) print(result) # [ True True False] [/code]6. numpy.not_equal逐元素比较两个数组是否不相等。如果不相等，返回 [code]True[/code]；否则返回 [code]False[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 4]) result = np.not_equal(a, b) print(result) # [False False True] [/code]7. numpy.greater逐元素比较两个数组，如果第一个数组的元素大于第二个数组的元素，返回 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 2]) result = np.greater(a, b) print(result) # [False False True] [/code]8. numpy.greater_equal逐元素比较两个数组，如果第一个数组的元素大于或便是第二个数组的元素，返回 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 2]) result = np.greater_equal(a, b) print(result) # [ True True True] [/code]9. numpy.less逐元素比较两个数组，如果第一个数组的元素小于第二个数组的元素，返回 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 4]) result = np.less(a, b) print(result) # [False False True] [/code]10. numpy.less_equal逐元素比较两个数组，如果第一个数组的元素小于或便是第二个数组的元素，返回 [code]True[/code]。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 4]) result = np.less_equal(a, b) print(result) # [ True True True] [/code]11. numpy.bitwise_and按元素执行位与运算（通常用于整数数组）。与 [code]logical_and[/code] 类似，但 [code]bitwise_and[/code] 处理整数的二进制表示。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 0, 1, 0], dtype=int) b = np.array([1, 1, 0, 0], dtype=int) result = np.bitwise_and(a, b) print(result) [/code]12. numpy.bitwise_or按元素执行位或运算，用于整数的二进制表示。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 0, 1, 0], dtype=int) b = np.array([1, 1, 0, 0], dtype=int) result = np.bitwise_or(a, b) print(result) [/code]13. numpy.bitwise_xor按元素执行位异或运算，用于整数的二进制表示。 示例： [code]import numpy as np a = np.array([1, 0, 1, 0], dtype=int) b = np.array([1, 1, 0, 0], dtype=int) result = np.bitwise_xor(a, b) print(result) [/code]总结这些逻辑运算方法可以方便地对数组中的元素举行逐元素的比较和逻辑利用。它们广泛用于数组的过滤、选择、条件判断和掩码利用。 到此这篇关于Python numpy逻辑运算方法的文章就介绍到这了,更多相关numpy 逻辑运算方法内容请搜索脚本之家从前的文章或继续欣赏下面的相关文章渴望大家以后多多支持脚本之家！ 来源：https://www.jb51.net/python/328323vws.htm 免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！ |
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