numpy.logical_and#

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

Вычисляет логическое значение x1 И x2 поэлементно.

Параметры:

x1, x2array_like: Входные массивы. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть транслируемы к общей форме (которая становится формой вывода).
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

yndarray или bool: Логический результат операции логического И, примененной к элементам x1 и x2; форма определяется путем трансляции. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

logical_or, logical_not, logical_xor
bitwise_and

Примеры

>>> import numpy as np
>>> 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])

The & оператор может использоваться как сокращение для np.logical_and на логических ndarrays.

>>> a = np.array([True, False])
>>> b = np.array([False, False])
>>> a & b
array([False, False])