python对bool类型求异或值

Python中的bool类型可以和数字类型进行运算，其中True相当于1，False相当于0。因此，可以使用异或运算符 `^` 来对bool类型进行异或操作。

例如，对两个bool类型的值进行异或操作：

a = True
b = False
c = a ^ b
print(c)  # 输出 True

这里的结果是True，因为True和False分别对应1和0，它们进行异或运算后得到1，即True。

相关问题

Python中计算两个数组中对应元素的异或值，如何返回相同为0不同为1？

可以使用numpy库中的xor函数来计算两个数组中对应元素的异或值，并使用astype将bool类型转化为int类型，然后将1替换为-1再加1，即可实现相同为0不同为1的效果。示例如下：

import numpy as np

def xor_array(arr1, arr2):
    xor_result = np.logical_xor(arr1, arr2).astype(int)
    xor_result[xor_result==1] = -1
    xor_result += 1
    return xor_result

arr1 = np.array([1, 0, 1, 0])
arr2 = np.array([1, 1, 0, 0])
result = xor_array(arr1, arr2)
print(result)  # 输出 [0 1 1 0]

其中，np.logical_xor函数计算两个数组中对应元素的异或值，并返回bool类型的数组，astype(int)将bool类型转化为int类型。接着，将1替换为-1，加1后即可返回相同为0不同为1的结果。

Python中计算一个数组中不同行对应元素的异或值，如何返回相同为0不同为1？

可以使用NumPy库中的xor函数来计算数组中每行对应元素的异或值，并使用astype函数将结果转换为布尔类型，最后将True转换为1，False转换为0即可。

以下是示例代码：

import numpy as np

def unique_xor(arr):
    xor_result = np.bitwise_xor.reduce(arr, axis=1)
    bool_result = xor_result.astype(bool)
    int_result = bool_result.astype(int)
    return int_result

# 示例
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])
result = unique_xor(arr)
print(result) # [0 1 0]

在上面的示例中，输入的数组arr有3行，每行数据分别为[1, 2, 3]、[4, 5, 6]和[1, 2, 3]。计算每行对应元素的异或值后，得到的结果为[0, 7, 0]，将结果转换为布尔类型后，得到的结果为[False, True, False]，最后将True转换为1，False转换为0，得到的最终结果为[0, 1, 0]。