numpy.strings.not_equal#

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

Возвращает (x1 != 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:

выходndarray или скаляр: Выходной массив, поэлементное сравнение x1 и x2. Обычно имеет тип bool, если только dtype=object передается. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

equal, greater, greater_equal, less, less_equal

Примеры

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

The != оператор может использоваться как сокращение для np.not_equal на ndarrays.

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