arr2 = np.array([False,True,False], dtype=bool) result_and = np.bitwise_and(arr1, arr2) result_or = np.bitwise_or(arr1, arr2) result_xor = np.bitwise_xor(arr1, arr2) result_not = np.bitwise_not(arr1)print("AND:", result_and)# [False, False, False]print("OR:", result...
1.2 numpy.bitwise_or 函数 numpy.bitwise_or 函数对数组中整数的二进制形式执行位或运算。案例 查看两个整数的位或运算结果: print(np.bitwise_or(a, b)) 打印结果为: 29 a和b的位或运算可以用下表来说明: a01101 b 1 0 0 0 1 OR 1 1 1 0 1...
bitwise_or(arr1, arr2) result_xor = np.bitwise_xor(arr1, arr2) result_not = np.bitwise_not(arr1) print("AND:", result_and) # [False, False, False] print("OR:", result_or) # [True, True, True] print("XOR:", result_xor) # [True, True, True] print("NOT:", result_...
所以13 和 17 位与运算结果为 1 2、bitwise_or bitwise_or()函数对数组中整数的二进制形式执行位或运算。 实例: importnumpy as np # Numpy 位或运算 a, b = 13, 17 print('13 和 17 的二进制:') print(bin(a), bin(b)) print('\n') print('13 和 17 的位或:') print(np.bitwise_or(...
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。
NumPy，作为Python科学计算领域的一个强大工具，提供了丰富的数组和矩阵操作功能。该库不仅支持线性代数运算、傅里叶变换，还涵盖了随机数生成等多种数学功能。其中，bitwise_or方法便是NumPy众多实用功能之一。bitwise_or方法主要用于执行位运算中的按位或操作。这种方法可以在数组元素层面上进行操作，对于...
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 按位与,对数组元素执行位与操作 bitwise_or 按位或,对数组元素执行位或操作 bitwise_xor 按位异或 bitwise_not 按位取反 invert 按位取反 left_shift 左移位运算,向左移动二进制表示的位 ...
参考链接: Python中的numpy.bitwise_or 一.位操作 1.bitwise_and 通过np.bitwise_and()函数对输入数组中的整数的二进制表示的相应位执行位与运算。 例子 import numpy as np print '13 和 17 的二进制形式:' a,b = 13,17 print bin(a), bin(b) ...
print(np.bitwise_or(even, odd)) # bitwise_xor print('bitwise_xor of two arrays: ') print(np.bitwise_xor(even, odd)) # invert or not print('inversion of even no. array: ') print(np.invert(even)) # left_shift print('left_shift of even no. array: ') ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中bitwise_or方法的使用。 原文地址:Python numpy.bitwise_or函数方法的使用 ...