根据 Numpy 中的条件逐个元素计算一个数组与另一个数组的真值
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要逐个元素计算一个数组与另一个数组的真值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_and() 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 AND 运算的布尔结果；形状由广播决定。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 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建两个 2D numpy 数组。我们插入了元素。True 被视为值 1。False 被视为值 0 −
arr1 = np.array([[True, False, 7], [13, False, 11]]) arr2 = np.array([[False, 9, True], [19, 25, 6]])
显示数组 −
print("数组 1...
", arr1)
print("
数组 2...
", arr2)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组 1 类型...
", arr1.dtype)
print("
我们的数组 2 类型...
", arr2.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组 1 维度...
",arr1.ndim)
print("
我们的数组 2 维度...
",arr2.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组 1 形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 形状...
",arr2.shape)
要按元素计算数组和另一个数组的真值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_and() 方法。返回值为 True 或 False。我们在这里设置了条件 −
print("
Result (AND)...
",np.logical_and(arr1 > 10, arr2 < 15))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建两个 2D numpy 数组
# 我们插入了元素
# True 被视为值 1
# False 被视为值 0
arr1 = np.array([[True, False, 7], [13, False, 11]])
arr2 = np.array([[False, 9, True], [19, 25, 6]])
# 显示数组
print("数组 1...
", arr1)
print("
数组 2...
", arr2)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组 1 类型...
", arr1.dtype)
print("
我们的数组 2 类型...
", arr2.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组 1 维度...
",arr1.ndim)
print("
我们的数组 2 维度...
",arr2.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组 1 形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 形状...
",arr2.shape)
# 要按元素计算一个数组和另一个数组的真值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_and() 方法
# 返回值为 True 或 False
# 我们在这里设置了条件
print("
Result (AND)...
",np.logical_and(arr1 > 10, arr2 < 15))
输出
数组 1... [[ 1 0 7] [13 0 11]] 数组 2... [[ 0 9 1] [19 25 6]] 我们的数组 1 类型... int64 我们的数组 2 类型... int64 我们的数组 1 维度... 2 我们的数组 2 维度... 2 我们的数组 1 形状... (2, 3) 我们的数组 2 形状... (2, 3) Result (AND)... [[False False False] [False False True]]
