Python numpy left_shift用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 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'>

將整數的位向左移動。

通過附加位向左移動x2右邊的 0x1。由於數字的內部表示是二進製格式，因此該運算相當於乘法x1經過2**x2.

參數：

x1： 整數類型的數組

輸入值。

x2： 整數類型的數組

要附加的零數x1。必須是非負數。如果x1.shape != x2.shape，它們必須可以廣播到一個共同的形狀(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： 整數類型數組

返回x1位移位x2次向左。如果兩者都是，則這是一個標量x1和x2是標量。

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])

請注意，第二個參數的 dtype 可能會更改結果的 dtype，並且在某些情況下可能導致意外結果(請參閱強製轉換規則)：

>>> 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'>

<< 運算符可用作 ndarray 上 np.left_shift 的簡寫。

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