Pynote

Python、機械学習、画像処理について

numpy - 論理演算を行う関数

概要

numpy のブール演算を行う関数を整理する。

一覧表

名前 説明
numpy.logical_and x_1 \mathrel{\&} x_2
numpy.logical_or x_1 \mathrel{|} x_2
numpy.logical_xor x_1 \mathrel{\hat{}} x_2
numpy.logical_not \mathord{\sim}x
numpy.any 配列のいずれかの要素が True かどうかを判定する。
numpy.all 配列のすべての要素が True かどうかを判定する。

numpy.logical_and

bool 型の配列の要素ごとの論理積を計算する。

関数

numpy.logical_and(x1, x2)

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

c = np.logical_and(a, b)
print(b)  # [ True False  True False]

numpy.logical_or

bool 型の配列の要素ごとの論理和を計算する。

関数

numpy.logical_or(x1, x2)

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

c = np.logical_or(a, b)
print(b)  # [ True False  True False]

numpy.logical_xor

bool 型の配列の要素ごとの排他的論理和を計算する。

関数

numpy.logical_xor(x1, x2)

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

c = np.logical_xor(a, b)
print(b)  # [ True False  True False]

numpy.logical_not

bool 型の配列の要素ごとの否定を計算する。

関数

numpy.logical_not(x)

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

b = np.logical_not(a)
print(b)  # [False False  True  True]

numpy.any

bool 型の配列でいずれかの要素が True であるかどうか判定する。

関数

numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)

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

print(np.any(a))  # True
print(np.any(b))  # False

numpy.all

bool 型の配列ですべての要素が True かどうか判定する。

関数

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)

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

print(np.all(a))  # False
print(np.all(b))  # True