NumPy 数组–逻辑运算
原文:https://www . geeksforgeeks . org/numpy-array-logic-operations/
逻辑运算用于寻找两个数组或列表或变量之间的逻辑关系。我们可以在两个数据之间使用 NumPy 执行逻辑运算。以下是我们可以在 Numpy 阵列上执行的各种逻辑操作:
和
numpy 模块支持逻辑 _ 和运算符。它用于联系两个变量。如果两个变量为 0，则输出为 0，如果两个变量为 1，则输出为 1，如果一个变量为 0，另一个变量为 1，则输出为 0。
语法:
numpy . logic _ and(var1，var2)
其中，var1 和 var2 是单个变量或列表/数组。
返回类型:布尔值(真或假)
例 1:
这段代码演示了使用逻辑 _ 和运算符的布尔运算。
蟒蛇 3
# importing numpy module
import numpy as np
# list 1 represents an array with boolean values
list1 = [True, False, True, False]
# list 2 represents an array with boolean values
list2 = [True, True, False, True]
# logical operations between boolean values
print('Operation between two lists = ',
np.logical_and(list1, list2))
输出:
例 2:
蟒蛇 3
# importing numpy module
import numpy as np
# list 1 represents an array
# with integer values
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 0]
# list 2 represents an array
# with integer values
list2 = [0, 1, 2, 3, 4, 0]
# logical operations between integer values
print('Operation between two lists:',
np.logical_and(list1, list2))
输出:
运筹学
NumPy 模块支持逻辑 _ 或运算符。它也被用来联系两个变量。如果两个变量为 0，则输出为 0，如果两个变量为 1，则输出为 1，如果一个变量为 0，另一个变量为 1，则输出为 1。
语法:
numpy . logic _ or(var1，var2)
其中，var1 和 var2 是单个变量或列表/数组。
返回类型:布尔值(真或假)
示例:
蟒蛇 3
# importing numpy module
import numpy as np
# logical operations between boolean values
print('logical_or operation = ',
np.logical_or(True, False))
a = 2
b = 6
print('logical or Operation between two variables = ',
np.logical_or(a, b))
a = 0
b = 0
print('logical or Operation between two variables = ',
np.logical_or(a, b))
# list 1 represents an array with integer values
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 0]
# list 2 represents an array with integer values
list2 = [0, 1, 2, 3, 4, 0]
# logical operations between integer values
print('Operation between two lists = ',
np.logical_or(list1, list2))
输出:
不
logical_not 操作获取一个值并将其转换为另一个值。如果值为 0，则输出为 1，如果值大于或等于 1，则输出为 0。
语法:
numpy . logic _ not(var1)
其中，var1is 是单个变量或列表/数组。
返回类型:布尔值(真或假)
示例:
蟒蛇 3
# importing numpy module
import numpy as np
# logical not operations for boolean value
print('logical_not operation = ',
np.logical_not(True))
a = 2
b = 6
print('logical_not Operation = ',
np.logical_not(a))
print('logical_not Operation = ',
np.logical_not(b))
# list 1 represents an array with integer values
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 0]
# logical operations between integer values
print('Operation in list = ',
np.logical_not(list1))
