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numpy – 論理演算を行う関数について

numpy – 論理演算を行う関数について

概要

NumPy の論理演算を行う関数について解説します。

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numpy.any

指定された軸に沿った要素が True と評価されるかどうかを判定します。

numpy.any(a, axis=None, out=None, keepdims=None)
引数
名前 デフォルト値
a array_like
入力配列。
axis None, int, tuple of ints None
論理和演算を行う軸。axis=None (デフォルト) は、入力配列の次元に渡って論理和を計算します。axis が負の値の場合、最後の軸から最初の軸までの論理和演算を行います。
keepdims bool
これが True に設定されている場合、縮小される軸は、サイズが1の次元として結果に残されます。
返り値
名前 説明
any 出力配列。
In [1]:
import numpy as np

print(np.any([[True, False], [True, True]]))
True

numpy.all

指定された軸に沿ったすべての要素が True と評価されるかどうかを判定します。

numpy.all(a, axis=None, out=None, keepdims=None)
引数
名前 デフォルト値
a array_like
配列に変換できる入力配列またはオブジェクト。
axis None int tuple of ints None
論理積演算を行う軸。axis=None (デフォルト) は、入力配列の次元に渡って論理積を計算します。axis が負の値の場合、最後の軸から最初の軸までの論理和演算を行います。
keepdims bool None
これが True に設定されている場合、縮小される軸は、サイズが1の次元として結果に残されます。
返り値
名前 説明
all 出力配列。

サンプルコード

In [2]:
import numpy as np

print(np.all([[True, False], [True, True]]))
False

numpy.logical_not

要素ごとに論理 NOT 演算を計算します。

numpy.logical_not(x, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "logical_not">
引数
名前 デフォルト値
x array_like
x の要素に論理的なNOTが適用されます。
返り値
名前 説明
y x1x2 の要素に適用された論理和を表す bool 配列。x1x2 の両方がスカラである場合、スカラになります。

サンプルコード

In [3]:
print(np.logical_not([True, False, 0, 1]))
[False  True  True False]

numpy.logical_or

要素ごとに x1x2 の論理和を計算します。

numpy.logical_or(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "logical_or">
引数
名前 デフォルト値
x1, x2 array_like
論理和は、x1x2 の要素に適用されます。これらは同じ形をしていなければならない。
返り値
名前 説明
y x1x2 の要素に対する論理和演算の x1x2 と同じ形状のブール結果。これは、x1x2 の両方がスカラならばスカラです。

サンプルコード

In [4]:
print(np.logical_or([True, False], [False, False]))
[ True False]
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numpy.logical_and

要素ごとに x1x2 の論理積を計算します。

numpy.logical_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "logical_and">
引数
名前 デフォルト値
x1, x2 array_like
入力配列。
返り値
名前 説明
y x1x2 の要素に適用された論理積を表す bool 配列。x1x2 の両方がスカラである場合、スカラになります。

サンプルコード

In [5]:
print(np.logical_and([True, False], [True, False]))
[ True False]

numpy.logical_xor

要素ごとに x1x2 の排他的論理積を計算します。

numpy.logical_xor(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "logical_xor">
引数
名前 デフォルト値
x1, x2 array_like
入力配列。
返り値
名前 説明
y x1x2 の要素に適用された排他的論理和を表す bool 配列。x1x2 の両方がスカラである場合、スカラになります。

サンプルコード

In [6]:
print(np.logical_and([True, False], [True, False]))
[ True False]