Python numpy.logical_xor()

numpy.logical_xor(arr1, arr2, out=None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None, ufunc ‘logical_xor’ ) :这是一个逻辑函数，它帮助用户找出Arr1 XOR Arr2元素的真值。两个数组必须是相同的形状。

参数 :

arr1 :[array_like]输入阵列。
arr2 :[array_like]输入阵列。

out :[ndarray, optional]输出的数组与输入的数组尺寸相同，与结果放在一起。

**kwargs :允许你向一个函数传递长度可变的关键字参数。当我们想在一个函数中处理命名的参数时，它就被使用。

where :[array_like, optional]真值意味着在该位置计算通用函数(ufunc)，假值意味着不考虑输出中的值。

返回 :

一个数组，其布尔结果是arr1 XOR arr2的元素相乘（相同形状）。

代码1：

# 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，则数值错误

# 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 :

ValueError: 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]