根据 Numpy 中的条件逐个元素计算一个数组 XOR 另一个数组的真值
要逐个元素计算一个数组XOR另一个数组的真值，请使用PythonNumpy中的numpy.logical_xor()方法。返回值为True或False。我们在这里设置了条件。返回值是应用于x1和x2元素的逻辑XOR运算的布尔结果；形状由广播确定。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。条件通过输入广播。在条件为True的位置，输出数组将设置为ufunc
在 Numpy 中沿轴 1 对多维数组应用累积
要累积将运算符应用于所有元素的结果，请使用PythonNumpy中的numpy.accumulate()方法。对于多维数组，累积仅沿一个轴应用。我们将沿轴1应用。numpy.ufunc具有对整个数组逐个元素进行操作的函数。ufuncs用C编写(为了速度)，并使用NumPy的ufunc功能链接到Python。通用函数(或简称为ufunc)是一种以逐个元素的方式对n
在 Numpy 中沿轴对多维数组应用累积
要累积将运算符应用于所有元素的结果，请使用PythonNumpy中的numpy.accumulate()方法。对于多维数组，仅沿一个轴应用累积numpy.ufunc具有对整个数组逐个元素进行操作的函数。ufuncs用C编写(为了速度)，并使用NumPy的ufunc功能链接到Python。通用函数(或简称为ufunc)是一种以逐个元素的方式对ndarrays进行操作
在 Numpy 中累积将运算符应用于所有元素的结果
要累积将运算符应用于所有元素的结果，请使用PythonNumpy中的numpy.accumulate()方法。我们展示了add和multiple的示例。add.accumulate()相当于np.cumsum()。numpy.ufunc具有对整个数组逐个元素进行操作的函数。ufunc用C编写(为了速度)，并使用NumPy的ufunc功能链接到Python。通
在 Numpy 中计算连续元素之间的差异并附加数字数组
要计算掩码数组的连续元素之间的差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.ediff1d()方法。"to_end"参数设置要附加在返回差异末尾的数字数组。此函数相当于考虑掩码值的numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅numpy.ediff1d。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联
在 Numpy 中计算连续元素之间的差异并附加一个数字
要计算掩码数组的连续元素之间的差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.ediff1d()方法。"to_end"参数设置要附加在返回差异末尾的数字。此函数相当于考虑掩码值的numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅numpy.ediff1d。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联数组
在 Python ma.MaskedArray 中计算沿轴 0 的第 n 个离散差异
要计算沿给定轴的第n个离散差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.diff()方法。第一个差异由沿给定轴的out[i]=a[i+1]-a[i]给出，更大的差异通过递归使用diff−计算使用"axis"参数设置轴轴是沿其进行差异的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第n个差异。输出的形状与a相同，只是沿轴的尺寸小n。输出的类型与
在 Numpy 中计算沿特定轴的第 n 个离散差异
要计算沿给定轴的第n个离散差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.diff()方法。第一个差异由给定轴上的out[i]=a[i+1]-a[i]给出，更高的差异通过递归使用diff−计算使用"axis"参数设置轴axis是沿其进行差异的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第n个差异。输出的形状与a相同，但沿轴的尺寸小n。输出的
在 Numpy 中计算第 n 个离散差值
要计算沿给定轴的第n个离散差值，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.diff()方法。第一个差值由沿给定轴的out[i]=a[i+1]-a[i]给出，更大的差值通过递归使用diff计算。该函数返回第n个差值。输出的形状与a相同，但沿轴的维度小n。输出的类型与a中任意两个元素之间的差值的类型相同。在大多数情况下，这与a的类型相同。一
在 Numpy 中计算轴 1 上掩码数组元素的最小值
要计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值，请使用PythonNumpy−中的MaskedArray.min()方法使用"axis"参数设置轴axis是要沿其进行操作的轴函数min()返回一个保存结果的新数组。如果指定了out，则返回out。out参数是用于放置结果的备用输出数组。必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度。fill_value
