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NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数。
NumPy 位运算包括以下几个函数:
函数 | 描述 |
---|---|
bitwise_and | 对数组元素执行位与操作 |
bitwise_or | 对数组元素执行位或操作 |
invert | 按位取反 |
left_shift | 向左移动二进制表示的位 |
right_shift | 向右移动二进制表示的位 |
注:也可以使用 "&"、 "~"、 "|" 和 "^" 等操作符进行计算。
bitwise_and() 函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算。
import numpy as np print ('13 和 17 的二进制形式:') a,b = 13,17 print (bin(a), bin(b)) print ('\n') print ('13 和 17 的位与:') print (np.bitwise_and(13, 17))
输出结果为:
13 和 17 的二进制形式: 0b1101 0b10001 13 和 17 的位与: 1
以上范例可以用下表来说明:
1 | 1 | 0 | 1 | ||
---|---|---|---|---|---|
AND | |||||
1 | 0 | 0 | 0 | 1 | |
运算结果 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
位与操作运算规律如下:
A | B | AND |
---|---|---|
1 | 1 | 1 |
1 | 0 | 0 |
0 | 1 | 0 |
0 | 0 | 0 |
bitwise_or()函数对数组中整数的二进制形式执行位或运算。
import numpy as np a,b = 13,17 print ('13 和 17 的二进制形式:') print (bin(a), bin(b)) print ('13 和 17 的位或:') print (np.bitwise_or(13, 17))
输出结果为:
13 和 17 的二进制形式: 0b1101 0b10001 13 和 17 的位或: 29
以上范例可以用下表来说明:
1 | 1 | 0 | 1 | ||
---|---|---|---|---|---|
OR | |||||
1 | 0 | 0 | 0 | 1 | |
运算结果 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 |
位或操作运算规律如下:
A | B | OR |
---|---|---|
1 | 1 | 1 |
1 | 0 | 1 |
0 | 1 | 1 |
0 | 0 | 0 |
invert() 函数对数组中整数进行位取反运算,即 0 变成 1,1 变成 0。
对于有符号整数,取该二进制数的补码,然后 +1。二进制数,最高位为0表示正数,最高位为 1 表示负数。
看看 ~1 的计算步骤:
表达式 | 二进制值(2 的补数) | 十进制值 |
---|---|---|
5 | 00000000 00000000 00000000 0000010 | 5 |
~5 | 11111111 11111111 11111111 11111010 | -6 |
import numpy as np print ('13 的位反转,其中 ndarray 的 dtype 是 uint8:') print (np.invert(np.array([13], dtype = np.uint8))) print ('\n') # 比较 13 和 242 的二进制表示,我们发现了位的反转 print ('13 的二进制表示:') print (np.binary_repr(13, width = 8)) print ('\n') print ('242 的二进制表示:') print (np.binary_repr(242, width = 8))
输出结果为:
13 的位反转,其中 ndarray 的 dtype 是 uint8: [242] 13 的二进制表示: 00001101 242 的二进制表示: 11110010
left_shift() 函数将数组元素的二进制形式向左移动到指定位置,右侧附加相等数量的 0。
import numpy as np print ('将 10 左移两位:') print (np.left_shift(10,2)) print ('\n') print ('10 的二进制表示:') print (np.binary_repr(10, width = 8)) print ('\n') print ('40 的二进制表示:') print (np.binary_repr(40, width = 8)) # '00001010' 中的两位移动到了左边,并在右边添加了两个 0。
输出结果为:
将 10 左移两位: 40 10 的二进制表示: 00001010 40 的二进制表示: 00101000
right_shift() 函数将数组元素的二进制形式向右移动到指定位置,左侧附加相等数量的 0。
import numpy as np print ('将 40 右移两位:') print (np.right_shift(40,2)) print ('\n') print ('40 的二进制表示:') print (np.binary_repr(40, width = 8)) print ('\n') print ('10 的二进制表示:') print (np.binary_repr(10, width = 8)) # '00001010' 中的两位移动到了右边,并在左边添加了两个 0。
输出结果为:
将 40 右移两位: 10 40 的二进制表示: 00101000 10 的二进制表示: 00001010
在字符数组类 numpy.char 中定义的函数,用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。