在 Numpy 中逐元素计算非数组的真值
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要逐元素计算非数组的真值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_not() 方法。返回值为 True 或 False。
返回值是与 x 元素上的 NOT 操作具有相同形状的布尔结果。如果 x 是标量，则这是一个标量。输出是存储结果的位置。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。
NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。
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, False, True], [True, True, 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 −
print("
Result (NOT)...
",np.logical_not(arr))
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, False, True], [True, True, 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 NOT 的真值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_not() 方法
# 返回值为 True 或 False
print("
Result (NOT)...
",np.logical_not(arr))
输出
数组... [[ True False True] [ True True False]] 我们的数组类型... bool 我们的数组维度... 2 我们的数组形状... (2, 3) Result (NOT)... [[False True False] [False False True]]
