dask.array.logical_and
dask.array.logical_and¶
- dask.array.logical_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'logical_and'>¶
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计算 x1 和 x2 的逐元素逻辑与。
- 参数
- x1, x2array_like
输入数组。如果
x1.shape != x2.shape，它们必须能够广播到一个共同的形状（这个形状将成为输出的形状）。- 出ndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选
存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
- 哪里类似数组, 可选
此条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将被设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的
out=None创建了一个未初始化的 out 数组，条件为 False 的位置将保持未初始化状态。- **kwargs
对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。
- 返回
- yndarray 或 bool
对 x1 和 x2 的元素应用逻辑与操作的布尔结果；形状由广播决定。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。
示例
>>> 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])
&运算符可以用作布尔型 ndarrays 上np.logical_and的简写。>>> a = np.array([True, False]) >>> b = np.array([False, False]) >>> a & b array([False, False])