本文简要介绍 python 语言中 numpy.bitwise_xor
的用法。
用法:
numpy.bitwise_xor(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'bitwise_xor'>
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
^
。- 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。
- out: ndarray 或标量
结果。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。
参数:
返回:
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])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.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。