numpy.logical_and

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

Вычислить логическое И x1 и x2 поэлементно.

Параметры:

x1, x2 : array_like Входные массивы. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общую форму (которая становится формой результата). out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Место, в которое хранится результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не указано или None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходных данных. where : array_like, optional Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае, массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массив out создан с помощью значения по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает:

y : ndarray or bool Булевой результат операции логического И, применённой к элементам x1 и x2; форма определяется трансляцией. Это скалярное значение, если и x1 и x2 являются скалярами.

См. также

logical_or, logical_not, logical_xor, bitwise_and

Примеры

>>> np.logical_and(True, False)
False
>>> np.logical_and([True, False], [False, False])
array([False, False])

>>> x = np.arange(5)
>>> np.logical_and(x>1, x<4)
array([False, False,  True,  True, False])