invert(np.array([1, 2], dtype=np.int8)) print("Invert:", arr_invert) # [-2, -3] # 左移位运算 arr_left_shift = np.left_shift(5, 2) print("Left Shift:", arr_left_shift) # 20 # 右移位运算 arr_right_shift = np.right_shift(10, 1) print("Right Shift:", arr_right_...
In [40]: a = np.array([[2,2], [2,3]]) In [41]: a.flatten() Out[41]: array([2, 2, 2, 3]) In [43]: a.reshape(-1) Out[43]: array([2, 2, 2, 3]) 但是像这种不规则维度的多维数组就不能转换成功了,还是本身 a = np.array([[[2,3]], [2,3]]) 转换成二维表示的...
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。 importnumpyasnpprint('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(...
5. right_shift() right_shift() 将数组中元素的二进制数向右移动到指定位置,其返回值对应的二进制数会从左侧追加相等数量的 0。该函数使用与 left_shift() 恰好相反。 示例如下: 1 2 3 4 5 6 7 import numpyasnp #将40右移两位后返回值: print (np.right_shift(40,2)) #移动后40的二进制数: pr...
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)) ...
'recarray', 'recfromcsv', 'recfromtxt', 'reciprocal', 'record', 'remainder', 'repeat', 'require', 'reshape', 'resize', 'result_type', 'right_shift', 'rint', 'roll', 'rollaxis', 'roots', 'rot90', 'round', 'round_', 'row_stack', 's_', 'safe_eval', 'save', 'savetxt...
5、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('---') print('40的二进制表示:') print(np.binary_repr(40,width=8)) print...
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) ...
NumPy 位运算bitwise_andbitwise_orinvertleft_shiftright_shift NumPy 字符串函数numpy.char.add()numpy.char.multiply()numpy.char.center()numpy.char.capitalize()numpy.char.title()numpy.char.lower()numpy.char.upper()numpy.char.split()numpy.char.splitlines()numpy.char.strip()numpy.char.join()numpy....
right_shift 右移位运算,向右移动二进制表示的位 >> import numpy as np arr1 = np.array([True, False, True], dtype=bool) 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...