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'>

逐元素返回 (x1 != x2).

参数:

x1, x2array_like

输入数组.如果 x1.shape != x2.shape ,则它们必须可广播到通用形状(这将成为输出的形状).

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:

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,则这是一个标量.

参见

equal , greater , greater_equal , less , less_equal

示例

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>>> 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]])

!= 运算符可以用作 ndarray 上 np.not_equal 的简写.

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

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