np.bitwise_and()
时间: 2023-08-30 20:05:52 浏览: 42
`np.bitwise_and()` 是 NumPy 库中的一个函数,用于对数组的元素进行按位与操作。
它的语法如下:
```python
np.bitwise_and(x1, x2, /[, out, where, casting, ...])
```
其中,参数说明如下:
- `x1`:数组,输入数组。
- `x2`:数组,输入数组。
- `out`:数组,输出数组,可选参数。
- `where`:数组,一个布尔类型的条件数组,可选参数。
- `casting`:字符串,表示输出的数据类型,可选参数。
该函数将 `x1` 和 `x2` 中对应元素进行按位与操作,并返回结果数组。它将每个元素都转换为二进制进行计算,并返回一个新的数组。
例如,假设有以下两个数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([10, 11, 12, 13], dtype=np.uint8)
b = np.array([5, 7, 9, 11], dtype=np.uint8)
```
我们可以使用 `np.bitwise_and()` 对它们进行按位与操作:
```python
c = np.bitwise_and(a, b)
print(c)
```
输出结果为:
```
array([ 0, 3, 8, 9], dtype=uint8)
```
在这个例子中,我们得到了一个新的数组 `c`,其中每个元素都是 `a` 和 `b` 中对应元素的按位与结果。
相关问题
def dec2binAry(x, bits): mask = np.expand_dims(2**np.arange(bits-1,-1,-1),1).T return (np.bitwise_and(np.expand_dims(x,1), mask)!=0).astype(int)
这是一个将十进制数转换为二进制数组的函数。它使用了NumPy库中的函数和操作来执行位运算。
参数x是要转换的十进制数,bits表示二进制数组的位数。
函数中的mask是一个二维数组,用于将十进制数的每一位与对应的二进制位进行比较。np.expand_dims函数用于扩展x和mask的维度,使其能够进行位运算。np.arange函数用于生成一个从bits-1到0的序列,作为mask的指数。np.bitwise_and函数执行按位与运算,np.expand_dims(x,1)将x扩展为一个列向量,与mask进行按位与运算得到一个二维数组。最后,通过比较是否等于0,将布尔值转换为整数数组。
该函数返回一个二进制数组,表示给定十进制数的二进制表示形式。
numpy.bitwise_and和numpy.tile
`numpy.bitwise_and` 和 `numpy.tile` 是 NumPy 库中两个不同的函数,用于执行位与操作和重复数组。
1. **位与操作(`numpy.bitwise_and`)[^1]**:此函数用于对数组中的整数执行按位与操作。例如,对于整数13(二进制表示为0b1101)和17(0b10001),`numpy.bitwise_and(13, 17)` 的结果为1(因为二进制下对应位置的数字都是1,所以结果是1),显示了按位与操作的结果。
```python
In : np.bitwise_and(13, 17)
Out: 1
```
2. **数组复制(`numpy.tile`)**:此函数用于创建新数组,通过重复原数组来实现。它接受一个数组和一个可选的复制次数作为参数。例如,`np.tile(np.array([13]), 2)` 会将13复制两次,得到 `[13, 13]`。
```python
In [10]: np.tile(np.array([13]), 2)
Out[10]: array([13, 13])
```
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