np.logical_not: apa itu numpy logical_not () dalam python – Codewithaden

Metode numpy logical_not () menghitung nilai kebenaran tidak x elemen bijaksana.

np.logical_not

Itu np. Logical_not () adalah fungsi perpustakaan numpy yang menghitung hasil BUKAN untuk setiap elemen dari array dan mengembalikan hasil dalam bentuk array. Fungsi logical_not () menghitung nilai kebenaran BUKAN Elemen ARR-bijaksana.

Sintaksis

numpy.logical_not(arr1, out=None, where=True, dtype=None)
 

Parameter

  1. ARR1: Input array_ seperti elemen yang mengandung a
  2. Keluar: (ndarray, tidak ada, atau tuple ndarray) [Parameter opsional] Menentukan array output alternatif di mana produk yang dihasilkan ditempatkan. Ini harus memiliki bentuk yang sama atau disiarkan sebagai output yang diharapkan.
  3. dimana: (array_ like) [Parameter opsional] dimana BENAR , posisi di mana operator diterapkan. Di mana false, ini adalah posisi yang harus ditinggalkan sendirian dalam array output.
  4. DTYPE: [Parameter opsional] Menentukan jenis array yang dikembalikan.

Nilai pengembalian

Logis elemen-bijaksana BUKAN menghasilkan bentuk array.

Lihat gambar berikut.

Numpy

Catatan:

  1. Jika array input kosong, metode ini mengembalikan array kosong.
  2. Metode ini dapat mencetak tabel kebenaran logis, bukan operator.
  3. Metode ini dapat digunakan dengan bilangan kompleks juga.

Pertimbangkan contoh -contoh berikut:

Contoh 1

Contoh berikut menunjukkan penggunaan metode ini dan menetapkan tabel kebenaran untuk operator yang tidak logis.

import numpy as np

arr1 = [0, 1]
arr2 = np.logical_not(arr1)
print(arr2)

arr3 = [False, True]
arr4 = np.logical_not(arr3)
print(arr4)
 

Keluaran

[ True False]
[ True False] 

Contoh 2

Contoh berikut menunjukkan kasus di mana elemen array adalah bilangan kompleks.

import numpy as np

arr1 = [3+4j, 0]
arr2 = np.logical_not(arr1)
print(arr2)
 

Keluaran

[False  True] 

Contoh 3

Contoh berikut menunjukkan kasus di mana array kosong dilewati.

import numpy as np

arr1 = []
arr2 = np.logical_not(arr1)
print(arr2)
 

Keluaran

[]
 

Contoh 4

Contoh berikut menunjukkan penggunaan di mana parameter.

import numpy as np

arr1 = [0, 1, 0, 1, 1]
arr2 = np.logical_not(arr1, where=[True, False, True, False, True])
print(arr2)
 

Keluaran

[ True False  True False False] 

Contoh 5

Contoh berikut menunjukkan kasus di mana dtype adalah untuk menentukan tipe data elemen.

import numpy as np

arr1 = [0, 0, 1, 1]
arr2 = np.logical_not(arr1, dtype=np.bool)
print(arr2.dtype == np.bool)
print(arr2.dtype == np.int)
 

Keluaran

True
False 

Contoh 6

Contoh berikut menunjukkan aplikasi metode ini dalam konteks pemrograman sederhana.

Dalam tes dengan maksimal 5 tanda, siapa pun yang mendapat skor nol harus ditahan. Kemudian, mengingat tanda -tanda siswa dalam bentuk array, temukan siswa mana yang ditahan.

import numpy as np

n = int(input("Count: "))
numbers = []

for i in range(n):
    numbers.append(int(input()))

detained_arr = np.logical_not(numbers)

print("Detained: ", detained_arr)
 

Keluaran

Count: 5
0
1
2
0
1
Detained:  [ True False False  True False]

Test Case 2:
Count: 4
0
0
0 
0
Detained:  [ True  True  True  True] 

Lihat juga

Numpy logical_and ()

Numpy cbrt ()

Numpy great_equal ()

Numpy prod ()

Numpy square ()

Artikel ini berasal dari website Winpoin, dan kemudian diterjemahkan ke bahasa indonesia, baca artikel asli disini

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *