Python 中的 numpy.logical _ xor()
numpy.logical_xor(arr1，arr2，out=None，其中= True，casting = 'same_kind '，order = 'K '，dtype = None，ufunc 'logical_xor') : 这是一个逻辑函数，它帮助用户逐元素找出 arr1 的真值 XOR arr2。两个阵列必须具有相同的形状。
参数:
arr 1:【array _ like】输入数组。 arr2 : 【阵 _ 象】输入阵。
输出:【n 数组，可选】输出数组，与输入数组具有相同的尺寸，与结果一起放置。
**kwargs : 允许您将关键字可变长度的参数传递给函数。当我们想要处理函数中的命名参数时，会用到它。
其中:【array _ like，可选】True 值表示计算该位置的通用函数(ufunc)，False 值表示将值单独留在输出中。
返回:
An array with Boolean results of arr1 XOR arr2 element-wise(of the same shape).
代码 1:工作
# Python program explaining
# logical_xor() function
import numpy as np
# input
arr1 = [1, 3, False, 0]
arr2 = [3, 0, True, False]
# output
out_arr = np.logical_xor(arr1, arr2)
print ("Output Array : ", out_arr)
输出:
Output Array : [False True True False]
代码 2:如果输入数组的形状不同，则值错误
# Python program explaining
# logical_xor() function
import numpy as np
# input
arr1 = [8, 2, False, 4]
arr2 = [3, 0, False, False, 8]
# output
out_arr = np.logical_xor(arr1, arr2)
print ("Output Array : ", out_arr)
输出:
<font color="red">ValueError:</font> operands could not be broadcast together with shapes (4,) (5,)
代码 3:可以检查条件
# Python program explaining
# logical_xor() function
import numpy as np
# input
arr1 = np.arange(8)
print ("arr1 : ", arr1)
print ("\narr1>3 : \n", arr1>3)
print ("\narr1<6 : \n", arr1<6)
print ("\nXOR Value : \n", np.logical_xor(arr1>3, arr1<6))
输出:
arr1 : [0 1 2 3 4 5 6 7]
arr1>3 :
[False False False False True True True True]
arr1<6 :
[ True True True True True True False False]
XOR Value :
[ True True True True False False True True]
