Python numpy bitwise_xor用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 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'>

按元素計算兩個數組的按位異或。

計算輸入數組中整數的底層二進製表示的按位異或。這個 ufunc 實現了 C/Python 運算符 ^ 。

參數：

x1, x2： array_like

僅處理整數和布爾類型。如果 x1.shape != x2.shape ，它們必須可以廣播到一個公共形狀(成為輸出的形狀)。

out： ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元組，可選

存儲結果的位置。如果提供，它必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或 None，則返回一個新分配的數組。元組(隻能作為關鍵字參數)的長度必須等於輸出的數量。

where： 數組，可選

此條件通過輸入廣播。在條件為真的位置，out數組將設置為 ufunc 結果。在其他地方，out數組將保留其原始值。請注意，如果未初始化out數組是通過默認創建的out=None，其中條件為 False 的位置將保持未初始化狀態。

**kwargs：

對於其他僅關鍵字參數，請參閱 ufunc 文檔。

返回：

out： ndarray 或標量

結果。如果 x1 和 x2 都是標量，則這是一個標量。

例子：

數字 13 由 00001101 表示。同樣，17 由 00010001 表示。因此，13 和 17 的按位異或是 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])

^ 運算符可用作 ndarray 上 np.bitwise_xor 的簡寫。

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