根据 Numpy 中的条件逐个元素计算 NOT 数组的真值

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要逐个元素计算 NOT 数组的真值,请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_not() 方法。返回值为 True 或 False。我们在这里设置了一个条件。

返回值是与 x 元素上的 NOT 操作的 x 形状相同的布尔结果。如果 x 是标量,则这是一个标量。out 是存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

条件通过输入广播。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方,out 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 2D numpy 数组。我们插入了元素 −

arr = np.array([[True, 5, True], [7, 9, False]])

显示数组 −

print("数组...
", arr)

获取数组的类型 −

print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)

获取数组的维度 −

print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)

获取数组的形状 −

print("
我们的数组形状...
",arr.shape)

要逐个元素计算数组 NOT 的真值,请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_not() 方法。返回值为 True 或 False。我们在这里设置了一个条件 −

print("
Result (NOT)...
",np.logical_not(arr > 8))

示例

import numpy as np

# 使用 array() 方法创建 2D numpy 数组
# 我们已插入元素
arr = np.array([[True, 5, True], [7, 9, False]])

# 显示数组
print("数组...
", arr) # 获取数组的类型 print("
我们的数组类型...
", arr.dtype) # 获取数组的维度 print("
我们的数组维度...
",arr.ndim) # 获取数组的形状 print("
我们的数组形状...
",arr.shape) # 要按元素计算数组中 NOT 的真值,请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_not() 方法 # 返回值为 True 或 False # 我们在这里设置了一个条件 print("
Result (NOT)...
",np.logical_not(arr > 8))

输出

数组...
[[1 5 1]
[7 9 0]]

我们的数组类型...
int64

我们的数组维度...
2

我们的数组形状...
(2, 3)

Result (NOT)...
[[ True True True]
[ True False True]]

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