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. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции к одному общему размеру (который становится размером результата). out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Место, в которое сохраняется результат. Если указано, его размер должен совпадать с размером входных данных после трансляции. Если не указано или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу результатов. where : array_like, optional Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен на результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если 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 ufunc.

Возвращает:

y : bool or ndarray of bool Логическое значение результата операции XOR, применённой к элементам x1 и x2; размер определяется трансляцией. Это скалярное значение, если оба x1 и x2 являются скалярами.

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])

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

Простой пример, демонстрирующий поддержку трансляции

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