要使用给定标量值与掩码数组的每个元素进行 AND 运算，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rand__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要使用给定标量值与掩码数组的每个元素进行 AND 运算，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__and__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要将给定标量值右移掩码数组的每个元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rrshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要将掩码数组的每个元素右移给定标量值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要将给定标量值左移掩码数组的每个元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rlshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要将掩码数组的每个元素左移给定标量值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__lshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要将给定标量值作为指数提升到掩码数组的每个元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rpow__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、…… 阅读更多

要计算数组元素的 NOT 的真值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.logical_not() 方法。返回值为 True 或 False。我们在这里设置了一个条件。返回值是具有与 x 相同形状的布尔结果，表示对 x 的元素进行 NOT 操作的结果。如果 x 是标量，则这是一个标量。out 是结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。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）必须…… 阅读更多

要计算数组元素的 NOT 的真值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.logical_not() 方法。返回值为 True 或 False。返回值是具有与 x 相同形状的布尔结果，表示对 x 的元素进行 NOT 操作的结果。如果 x 是标量，则这是一个标量。out 是结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。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）必须具有与…… 阅读更多

要计算一个数组与另一个数组按元素进行异或运算的真值，可以使用 Python Numpy 中的 numpy.logical_xor() 方法。返回值为 True 或 False。我们在这里设置了条件。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，则这是一个标量。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。在其他地方，out 数组将保留其原始值。注意... 阅读更多