numpy.not_equal#

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

逐元素返回 (x1 != x2)。

参数:
x1, x2array_like

Input arrays. If x1.shape != x2.shape, they must be broadcastable to a common shape (which becomes the shape of the output)。

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:
outndarray 或标量

输出数组，对 x1 和 x2 进行逐元素比较。通常为 bool 类型，除非传递了 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则此函数返回一个标量。

另请参阅

equal, greater, greater_equal, less, less_equal

示例

>>> 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]])

在 ndarrays 上，可以使用 != 运算符作为 np.not_equal 的简写。

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