numpy.logical_or

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

逐元素计算 x1 OR x2 的真值.

参数:

x1, x2array_like

逻辑 OR 应用于 x1 和 x2 的元素. 如果 x1.shape != x2.shape ,则它们必须可广播到公共形状(该形状将成为输出的形状).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.

wherearray_like, optional

此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值 out=None 创建一个未初始化的 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 docs .

返回:

yndarray 或 bool

应用于 x1 和 x2 的元素的逻辑 OR 运算的布尔结果; 形状由广播决定. 如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量.

参见

logical_and , logical_not , logical_xor

bitwise_or

示例

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

>>> x = np.arange(5)
>>> np.logical_or(x < 1, x > 3)
array([ True, False, False, False,  True])

| 运算符可以用作布尔 ndarray 上 np.logical_or 的简写.

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

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