numpy.not_equal

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

Возвращает (x1 != x2) поэлементно.

Parameters:

x1, x2array_like

Вводные массивы. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции к общему размеру (который станет размером выходных данных).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, его размер должен соответствовать размеру ввода. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевое слово) должен иметь длину, равную количеству выходных данных.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется по вводу. В местах, где условие True, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся с помощью значения по умолчанию out=None, расположения в нём, где условие False, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Returns:

outndarray or scalar

Массив выходных данных, поэлементное сравнение x1 и x2. Обычно типа bool, за исключением случая, когда передано dtype=object. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

См. также

equal, greater, greater_equal, less, less_equal

Примеры

>>> np.not_equal([1.,2.], [1., 3.])
array([False,  True])
>>> np.not_equal([1, 2], [[1, 3],[1, 4]])
array([[False,  True],
       [False,  True]])

Оператор != может использоваться как сокращение для np.not_equal для ndarrays.

>>> a = np.array([1., 2.])
>>> b = np.array([1., 3.])
>>> a != b
array([False,  True])