numpy.logical_xor#

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

Вычисляет логическое значение XOR для x1 и x2 поэлементно.

Параметры:

x1, x2array_like: Логическое исключающее ИЛИ применяется к элементам x1 и x2. 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:

ybool или ndarray из bool: Логический результат операции XOR, примененной к элементам x1 и x2; форма определяется путем трансляции. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

logical_and, logical_or, logical_not, bitwise_xor

Примеры

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