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法学在 NumPy 中返回元素级 True，其中 signbit 设置（小于零），并将结果存储到新的位置。
要在 Python NumPy 中返回元素级 True，其中 signbit 设置（小于零），请使用 **numpy.signbit()** 方法。我们将结果存储到的新位置是一个新的数组。
返回输出数组，如果提供了 out，则返回对 out 的引用。如果 x 是标量，则这是一个标量。out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
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。请注意，如果通过默认的 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
创建一个数组：
arr = np.array([10, 87, -45, -7.9, 6.5, 89])
显示数组：
print("Array...
", arr)获取数组的类型：
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
获取数组的维度：
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)获取数组中元素的数量：
print("
Number of elements...
", arr.size)
创建另一个具有相同形状的数组以存储结果：
arrRes = np.array([3.5, 9.7, 5.9, 3.1, 4.6, 6.9])
要在 Python NumPy 中返回元素级 True，其中 signbit 设置（小于零），请使用 numpy.signbit() 方法。我们将结果存储到的新位置是 arrRes：
print("
Return True where signbit is set...
",np.signbit(arr, arrRes))
检查存储结果的新数组的值：
print("
Result...
",arrRes)示例
import numpy as np
# Create an array
arr = np.array([10, 87, -45, -7.9, 6.5, 89])
# Display the array
print("Array...
", arr)
# Get the type of the array
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the number of elements in the Array
print("
Number of elements...
", arr.size)
# Create another array with the same shape to store the result
arrRes = np.array([3.5, 9.7, 5.9, 3.1, 4.6, 6.9])
# To return element-wise True where signbit is set (less than zero), use the numpy.signbit() method in Python Numpy
# The new location where we will store the result is arrRes
print("
Return True where signbit is set...
",np.signbit(arr, arrRes))
# Check the value of the new array where our result is stored
print("
Result...
",arrRes)输出
Array... [ 10. 87. -45. -7.9 6.5 89. ] Our Array type... float64 Our Array Dimensions... 1 Number of elements... 6 Return True where signbit is set... [0. 0. 1. 1. 0. 0.] Result... [0. 0. 1. 1. 0. 0.]
更新于：2022年2月8日
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