


Bagaimanakah Saya Boleh Melakukan Operasi Logik ATAU pada Lebih Daripada Dua Tatasusunan NumPy?
Fungsi logical_or Numpy dengan Pelbagai Argumen
Fungsi logical_or Numpy direka untuk membandingkan dua tatasusunan dan mengembalikan tatasusunan dengan nilai True atau False bergantung pada hasil perbandingan. Walau bagaimanapun, fungsi ini hanya boleh mengendalikan maksimum dua argumen. Untuk mencari gabungan lebih daripada dua tatasusunan menggunakan logical_or, kami mempunyai beberapa pilihan:
Chaining logical_or Calls
Satu pendekatan ialah merantai berbilang logical_or calls. Contohnya:
x = np.array([True, True, False, False]) y = np.array([True, False, True, False]) z = np.array([False, False, False, False]) result = np.logical_or(np.logical_or(x, y), z) print(result)
Output:
[ True True True False]
Kaedah ini berfungsi dengan menggabungkan tatasusunan secara berurutan dan melaksanakan logik_atau padanya satu demi satu.
Menggunakan kurangkan
Cara yang lebih ringkas untuk menggabungkan berbilang logik_atau panggilan ialah menggunakan fungsi pengurangan NumPy:
result = np.logical_or.reduce((x, y, z)) print(result)
Output:
[ True True True False]
reduce menggunakan operasi tertentu (dalam kes ini, logical_or) pada jujukan tatasusunan yang diberikan.
Python's reduce
Sebagai alternatif, Python juga menyediakan fungsi reduce yang boleh digunakan:
from functools import reduce result = reduce(np.logical_or, (x, y, z)) print(result)
Output:
[ True True True False]
Python's reduce kurang biasa digunakan dalam kes sedemikian, kerana selalunya terdapat alternatif yang lebih mudah.
Menggunakan mana-mana
Sebarang fungsi NumPy juga boleh digunakan untuk mencari penyatuan berbilang tatasusunan, walaupun ia memerlukan hujah paksi eksplisit untuk menentukan dimensi sepanjang untuk melaksanakan operasi:
result = np.any((x, y, z), axis=0) print(result)
Output:
[ True True True False]
sebarang mengembalikan tatasusunan dengan nilai Betul atau Palsu, yang menunjukkan sama ada sebarang elemen di sepanjang paksi yang ditentukan adalah Benar.
Begitu juga, logik_dan dan fungsi logik lain beroperasi dengan cara yang sama, membenarkan rantaian, pengurangan dan sebarang operasi untuk menggabungkan lebih daripada dua argumen.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melakukan Operasi Logik ATAU pada Lebih Daripada Dua Tatasusunan NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Sintaks asas untuk pengirim senarai python adalah senarai [Mula: Berhenti: Langkah]. 1. Start adalah indeks elemen pertama yang disertakan, 2.Stop adalah indeks elemen pertama yang dikecualikan, dan 3. Step menentukan saiz langkah antara elemen. Hirisan tidak hanya digunakan untuk mengekstrak data, tetapi juga untuk mengubah suai dan membalikkan senarai.

ListsOutPerFormAraySin: 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData, dan3) MemoryeficiencyForSparsedata, ButmayHaveslightPerformancecostSincertaor.

ToConvertapythonarraytoalist, usethelist () constructororageneratorexpression.1) importTheArrayModuleAndCreateeanArray.2) uselist (arr) atau [xforxinarr] toConvertittoalist, urusanPengerasiPormanceAndMemoryeficiencyForlargedatasets.

ChoosearraysoverListSinpythonforbetterperformanceandMemoryeficiencySpecificscenarios.1) largenumericaldatasets: arraysreducememoryusage.2) Prestasi-CRITICALICALLY:

Di Python, anda boleh menggunakan gelung, menghitung dan menyenaraikan pemantauan ke senarai melintasi; Di Java, anda boleh menggunakan tradisional untuk gelung dan dipertingkatkan untuk gelung untuk melintasi tatasusunan. 1. Kaedah Traversal Senarai Python termasuk: untuk gelung, penghitungan dan pemahaman senarai. 2. Java Array Traversal Kaedah termasuk: tradisional untuk gelung dan dipertingkatkan untuk gelung.

Artikel ini membincangkan pernyataan baru "Match" Python yang diperkenalkan dalam versi 3.10, yang berfungsi sebagai setara dengan menukar pernyataan dalam bahasa lain. Ia meningkatkan kebolehbacaan kod dan menawarkan manfaat prestasi ke atas tradisional if-elif-el

Kumpulan Pengecualian dalam Python 3.11 Membenarkan mengendalikan pelbagai pengecualian secara serentak, meningkatkan pengurusan ralat dalam senario serentak dan operasi kompleks.

Fungsi anotasi dalam python Tambah metadata ke fungsi untuk pemeriksaan jenis, dokumentasi, dan sokongan IDE. Mereka meningkatkan kebolehbacaan kod, penyelenggaraan, dan penting dalam pembangunan API, sains data, dan penciptaan perpustakaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
