NumPy - 位操作

下面是 NumPy 包中可用的位操作函数。

bitwise_and" class="reference-link">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 '\n'  

print '13 和 17 的位与：' 
print np.bitwise_and(13, 17)

输出如下：

13 和 17 的二进制形式：
0b1101 0b10001
和 17 的位与：

你可以使用下表验证此输出。 考虑下面的位与真值表。

bitwise_or" class="reference-link">bitwise_or

通过np.bitwise_or()函数对输入数组中的整数的二进制表示的相应位执行位或运算。

例子

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)

输出如下：

13 和 17 的二进制形式：
0b1101 0b10001
和 17 的位或：

你可以使用下表验证此输出。 考虑下面的位或真值表。

invert" class="reference-link">invert

此函数计算输入数组中整数的位非结果。 对于有符号整数，返回补码。

例子

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)

输出如下：

13 的位反转，其中 ndarray 的 dtype 是 uint8：
[242]
的二进制表示：


的二进制表示：

请注意，np.binary_repr()函数返回给定宽度中十进制数的二进制表示。

left_shift" class="reference-link">left_shift

numpy.left shift()函数将数组元素的二进制表示中的位向左移动到指定位置，右侧附加相等数量的 0。

例如，

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。

输出如下：

将 10 左移两位：


的二进制表示：


的二进制表示：

right_shift" class="reference-link">right_shift

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 '\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。

输出如下：

将 40 右移两位：


的二进制表示：


的二进制表示：