numpy.logical_xor#

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

逐元素计算 x1 XOR x2 的真值。

参数:
x1, x2array_like

对 x1 和 x2 的元素应用逻辑异或。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可以广播到公共形状（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:
y布尔值或布尔值 ndarray

对 x1 和 x2 的元素应用逻辑异或运算得到的布尔结果；形状由广播确定。如果 x1 和 x2 都是标量，则结果为标量。

另请参阅

logical_and, logical_or, logical_not, bitwise_xor

示例

>>> 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])

演示广播支持的简单示例

>>> np.logical_xor(0, np.eye(2))
array([[ True, False],
       [False,  True]])
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