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right_shift方法的使用。 原文地址:Python numpy.right_shift函数方法的使用 ...
print("【执行】b = np.left_shift(a,2)") b = np.left_shift(a,2) print("【显示】b =", b) print("【执行】np.binary_repr(b, 8)") print(np.binary_repr(b, 8)) print("【执行】c = np.right_shift(a, 2)") c = np.right_shift(a, 2) print("【显示】c =", c) print(...
arr_right_shift = np.right_shift(10, 1) print("Right Shift:", arr_right_shift) # 5也可以使用 "&"、 "~"、 "|" 和 "^" 等操作符进行计算:与运算(&): 对应位上的两个数字都为1时,结果为1;否则,结果为0。 例如:1010 & 1100 = 1000 或运算(|): 对应位上的两个数字有一个为1时,结果...
1.5 numpy.right_shift函数 numpy.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。案例 print('40的二进制表示:', np.binary_repr(40, width = 8)) print('40右移2位的结果:', np.right_shift(40, 2)) 打印结果为: ...
print('left_shift of even no. array: ') print(np.left_shift(even, 1)) # right_shift print('right_shift of even no. array: ') print(np.right_shift(even, 1)) bitwise_and of two arrays: [ 0 2 4 6 8 16 32] bitwise_or of two arrays: ...
4 left_shift << 将二进制数的位数向左移。 5 right_shift >> 将二进制数的位数向右移。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. numpy_test6.py : 1. import numpy as np ''' 12, NumPy位运算 NumPy 中提供了以下按位运算函数:
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)) ...
numpy.right_shift()函数将数组元素的二进制表示中的位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 '40 的二进制表示:' print np.binary_repr(40, width = 8) ...
print("Right Shift:", arr_right_shift) # 5 字符串函数 以下函数用于对 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。 这些函数在字符数组类(numpy.char)中定义。 函数描述 add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 multiply() 返回...
通过以上示例代码,我们可以看到NumPy位运算操作的使用方法和运算结果。除了以上的基本位运算操作外,NumPy还提供了其他位运算函数,如左移操作(`np.left_shift`)和右移操作(`np.right_shift`)。读者可以根据需要查阅NumPy官方文档了解更多位运算的相关函数。