numpy.logical_and#

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

逐元素計算 x1 AND x2 的真值。

參數:
x1, x2array_like

輸入陣列。如果 x1.shape != x2.shape，它們必須可廣播為通用形狀（這會變成輸出的形狀）。

outndarray、None 或 ndarray 與 None 的元組，選用

結果儲存的位置。 如果提供，則其形狀必須可廣播為輸入的形狀。 如果未提供或為 None，則會傳回新配置的陣列。 元組（僅可能作為關鍵字引數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like，選用

此條件會廣播到輸入。 在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。 在其他位置，out 陣列將保留其原始值。 請注意，如果透過預設 out=None 建立未初始化的 out 陣列，則條件為 False 的位置在其中將保持未初始化。

**kwargs

對於其他僅限關鍵字引數，請參閱 ufunc 文件。

返回:
yndarray 或 bool

套用至 x1 和 x2 元素的邏輯 AND 運算的布林結果； 形狀由廣播決定。 如果 x1 和 x2 都是純量，則這是一個純量。

參見

logical_or、 logical_not、 logical_xor
bitwise_and

範例

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

>>> x = np.arange(5)
>>> np.logical_and(x>1, x<4)
array([False, False,  True,  True, False])

& 運算子可以用作布林 ndarray 上 np.logical_and 的簡寫。

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