Python dask.array.bitwise_xor用法及代码示例

用法: dask.array.bitwise_xor(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'bitwise_xor'>

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按元素计算两个数组的按位异或。

计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位异或。这个 ufunc 实现了 C/Python 运算符 ^ 。

参数：

x1, x2：array_like: 仅处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到一个公共形状(成为输出的形状)。
out：ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元组，可选: 存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
where：数组，可选: 此条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs：: 对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

out：ndarray 或标量: 结果。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

例子：

数字 13 由 00001101 表示。同样，17 由 00010001 表示。因此，13 和 17 的按位异或是 00011100 或 28：

>>> np.bitwise_xor(13, 17)  
28
>>> np.binary_repr(28)  
'11100'

>>> np.bitwise_xor(31, 5)  
26
>>> np.bitwise_xor([31,3], 5)  
array([26,  6])

>>> np.bitwise_xor([31,3], [5,6])  
array([26,  5])
>>> np.bitwise_xor([True, True], [False, True])  
array([ True, False])

^ 运算符可用作 ndarray 上 np.bitwise_xor 的简写。

>>> x1 = np.array([True, True])  
>>> x2 = np.array([False, True])  
>>> x1 ^ x2  
array([ True, False])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.bitwise_xor。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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