numpy.logical_xor

numpy.logical_xor(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logical_xor'>

Вычислить логическое ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ (XOR) значений x1 и x2 поэлементно.

Параметры:

x1, x2 : array_like Логическое ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ применяется к элементам x1 и x2. Они должны быть совместимы для трансляции к одному и тому же размеру. out : ndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно Расположение, в которое сохраняется результат. Если предоставлено, оно должно иметь размер, совместимый с размерами входных данных. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходных значений. where : array_like, необязательно Значения True указывают на вычисление ufunc в данном месте, значения False указывают на сохранение значения в выходе без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращаемое значение:

y : bool или ndarray из bool Логическое значение результата операции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ, применённое к элементам x1 и x2; размер определяется необходимостью трансляции одного или обоих массивов.

См. также

logical_and, logical_or, logical_not, bitwise_xor

Примеры

>>> np.logical_xor(True, False)
True
>>> np.logical_xor([True, True, False, False], [True, False, True, False])
array([False,  True,  True, False], dtype=bool)

>>> x = np.arange(5)
>>> np.logical_xor(x < 1, x > 3)
array([ True, False, False, False,  True], dtype=bool)

Простой пример, демонстрирующий поддержку трансляции

>>> np.logical_xor(0, np.eye(2))
array([[ True, False],
       [False,  True]], dtype=bool)