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

逻辑异或应用于 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（这将成为输出的形状）。

outndarray、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。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

wherearray_like，可选

此条件广播到输入。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，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，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。

**kwargs**

对于其他仅限关键字的参数，请参阅 ufunc 文档。

返回值：
ybool 或 bool 型 ndarray

应用于 x1 和 x2 元素的逻辑异或运算的布尔结果；形状由广播确定。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。

参见

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])

显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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