Python numpy left_shift用法及代码示例

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

用法:

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

将整数的位向左移动。

通过附加位向左移动x2右边的 0x1。由于数字的内部表示是二进制格式，因此该运算相当于乘法x1经过2**x2.

参数：

x1： 整数类型的数组

输入值。

x2： 整数类型的数组

要附加的零数x1。必须是非负数。如果x1.shape != x2.shape，它们必须可以广播到一个共同的形状(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： 整数类型数组

返回x1位移位x2次向左。如果两者都是，则这是一个标量x1和x2是标量。

例子：

>>> np.binary_repr(5)
'101'
>>> np.left_shift(5, 2)
20
>>> np.binary_repr(20)
'10100'

>>> np.left_shift(5, [1,2,3])
array([10, 20, 40])

请注意，第二个参数的 dtype 可能会更改结果的 dtype，并且在某些情况下可能导致意外结果(请参阅强制转换规则)：

>>> a = np.left_shift(np.uint8(255), 1) # Expect 254
>>> print(a, type(a)) # Unexpected result due to upcasting
510 <class 'numpy.int64'>
>>> b = np.left_shift(np.uint8(255), np.uint8(1))
>>> print(b, type(b))
254 <class 'numpy.uint8'>

<< 运算符可用作 ndarray 上 np.left_shift 的简写。

>>> x1 = 5
>>> x2 = np.array([1, 2, 3])
>>> x1 << x2
array([10, 20, 40])