numpy.logical_or#

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

逐元素计算 x1 OR x2 的真值。

参数:
x1, x2array_like

逻辑 OR 操作将应用于 x1 和 x2 的元素。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须能够广播到一个共同的形状（该形状将成为输出的形状）。

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

结果存储的位置。如果提供了，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

wherearray_like, optional

此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 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，那么其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:
yndarray 或 bool

逻辑 OR 操作应用于 x1 和 x2 元素后的布尔结果；形状由广播决定。如果 x1 和 x2 都是标量，则此结果为标量。

另请参阅

logical_and, logical_not, logical_xor
bitwise_or

示例

>>> import numpy as np
>>> np.logical_or(True, False)
True
>>> np.logical_or([True, False], [False, False])
array([ True, False])

>>> x = np.arange(5)
>>> np.logical_or(x < 1, x > 3)
array([ True, False, False, False,  True])

对于布尔 ndarray，可以使用 `|` 运算符作为 `np.logical_or` 的简写。

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