Python numpy bitwise_or用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.bitwise_or 的用法。

用法:

numpy.bitwise_or(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'bitwise_or'>

计算两个数组元素的按位或。

计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。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。在条件为真的位置，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，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，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。

返回：

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 具有二进制表示 00001101 。同样，16 由 00010000 表示。 13 和 16 的按位 OR 为 000111011 或 29：

>>> np.bitwise_or(13, 16)
29
>>> np.binary_repr(29)
'11101'

>>> np.bitwise_or(32, 2)
34
>>> np.bitwise_or([33, 4], 1)
array([33,  5])
>>> np.bitwise_or([33, 4], [1, 2])
array([33,  6])

>>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255]), np.array([4, 4, 4]))
array([  6,   5, 255])
>>> np.array([2, 5, 255]) | np.array([4, 4, 4])
array([  6,   5, 255])
>>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255, 2147483647], dtype=np.int32),
...               np.array([4, 4, 4, 2147483647], dtype=np.int32))
array([         6,          5,        255, 2147483647])
>>> np.bitwise_or([True, True], [False, True])
array([ True,  True])

| 运算符可用作 ndarray 上 np.bitwise_or 的简写。

>>> x1 = np.array([2, 5, 255])
>>> x2 = np.array([4, 4, 4])
>>> x1 | x2
array([  6,   5, 255])