Python中计算一个数组中不同行对应元素的异或值，如何返回相同为0不同为1？

可以使用NumPy库中的xor函数来计算数组中每行对应元素的异或值，并使用astype函数将结果转换为布尔类型，最后将True转换为1，False转换为0即可。

以下是示例代码：

import numpy as np

def unique_xor(arr):
    xor_result = np.bitwise_xor.reduce(arr, axis=1)
    bool_result = xor_result.astype(bool)
    int_result = bool_result.astype(int)
    return int_result

# 示例
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])
result = unique_xor(arr)
print(result) # [0 1 0]

在上面的示例中，输入的数组arr有3行，每行数据分别为[1, 2, 3]、[4, 5, 6]和[1, 2, 3]。计算每行对应元素的异或值后，得到的结果为[0, 7, 0]，将结果转换为布尔类型后，得到的结果为[False, True, False]，最后将True转换为1，False转换为0，得到的最终结果为[0, 1, 0]。