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'>

返回 (x1 != x2) 的逐元素结果。

参数：

x1, x2array_like

输入数组。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可以广播到共同的形状（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，它必须具有输入可以广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）的长度必须等于输出的数量。

wherearray_like，可选

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**

有关其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回值：

outndarray 或标量

输出数组，x1 和 x2 的逐元素比较。通常为 bool 类型，除非传递了 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。

参见

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，!= 运算符可以用作 np.not_equal 的简写。

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