要返回一个数组与另一个数组逐元素相等的真值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.equal() 方法。返回值为 True 或 False。该函数返回一个输出数组，x1 和 x2 的逐元素比较。通常为布尔类型，除非传递 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于 ... 阅读更多

要返回一个数组小于等于另一个数组逐元素的真值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.less_equal() 方法。返回值为 True 或 False。返回输出数组，x1 和 x2 的逐元素比较。通常为布尔类型，除非传递 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认值创建了一个未初始化的 out 数组 ... 阅读更多

要计算一个数组异或另一个数组的逐元素真值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.logical_xor() 方法。返回值为 True 或 False。返回值是应用于 x1 和 x2 元素的逻辑异或运算的布尔结果；形状由广播确定。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为 ... 阅读更多

要约简多维数组，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用 multiply.reduce() 将其约简为元素的乘积。轴使用“axis”参数设置。执行约简的轴或轴 numpy.ufunc 具有对整个数组逐元素操作的功能。ufunc 用 C（为了速度）编写，并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（或简称 ufunc）是在逐元素基础上对 ndarray 操作的函数，支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说，ufunc 是一个“矢量化”的包装器，用于一个函数，该函数需要固定数量的特定输入并产生 ... 阅读更多

要比较两个包含一些 NaN 值的数组并返回逐元素最小值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.maximum() 方法如果被比较的元素之一是 NaN，则返回该元素。如果两个元素都是 NaN，则返回第一个元素后一种区别对于复数 NaN 非常重要，复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 NaN。净效果是 NaN 会传播。返回 x1 和 x2 的逐元素最小值。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。比较两个数组并返回一个包含 ... 阅读更多

要约简多维数组，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用 multiply.reduce() 将其约简为元素的乘积。numpy.ufunc 具有对整个数组逐元素操作的功能。ufunc 用 C（为了速度）编写，并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（或简称 ufunc）是在逐元素基础上对 ndarray 操作的函数，支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说，ufunc 是一个“矢量化”的包装器，用于一个函数，该函数需要固定数量的 ... 阅读更多

要比较两个数组并返回逐元素最小值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.minimum() 方法。返回值为 True 或 False。返回 x1 和 x2 的逐元素最小值。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。比较两个数组并返回一个包含逐元素最小值的新数组。如果被比较的元素之一是 NaN，则返回该元素。如果两个元素都是 NaN，则返回第一个元素。后一种区别对于复数 NaN 非常重要，复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 ... 阅读更多

要将数组的维度减少一个，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用 multiply.reduce() 将其约简为所有元素的乘积。numpy.ufunc 具有对整个数组逐元素操作的功能。ufunc 用 C（为了速度）编写，并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（或简称 ufunc）是在逐元素基础上对 ndarray 操作的函数，支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说，ufunc 是一个“矢量化”的包装器，用于一个函数，该函数需要固定数量的 ... 阅读更多

要比较两个包含一些 Inf 值的数组并返回逐元素最大值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.maximum() 方法。返回值为 True 或 False。返回 x1 和 x2 的逐元素最大值。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。比较两个数组并返回一个包含逐元素最大值的新数组。如果被比较的元素之一是 NaN，则返回该元素。如果两个元素都是 NaN，则返回第一个元素。后一种区别对于复数 NaN 非常重要，复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 ... 阅读更多

要将数组的维度减少一个，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用 add.reduce() 将其约简为所有元素的加和。numpy.ufunc 具有对整个数组逐元素操作的功能。ufunc 用 C（为了速度）编写，并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（或简称 ufunc）是在逐元素基础上对 ndarray 操作的函数，支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说，ufunc 是一个“矢量化”的包装器，用于一个函数，该函数需要固定数量的 ... 阅读更多