p = [a9 a8 a7 a6 a5 a4 a3 a2 a1 a0] ;q = [b9 b8 b7 b6 b5 b4 b3 b2 b1 b0];sum = p * q; sum展开是多少
时间: 2024-09-10 09:24:16 浏览: 18
在您的问题中,您描述了两个二进制数`p`和`q`,然后使用`*`符号表示这两个数相乘。然而,通常我们使用`*`符号在编程语言中表示乘法操作时,是基于十进制数的乘法规则。但在计算机科学和数字逻辑中,通常使用`*`符号来表示某些操作,例如在位运算中的与操作(AND)。这里我假设您是想询问这两个二进制数的逐位与操作(AND)。
如果`p`和`q`是二进制表示的两个数,并且您想要进行逐位的AND操作,那么您将得到的`sum`是对应的每一位进行AND操作的结果。逐位的AND操作是这样计算的:每一位上,如果两个数都为1,则结果为1;否则结果为0。
给定:
```
p = [a9 a8 a7 a6 a5 a4 a3 a2 a1 a0]
q = [b9 b8 b7 b6 b5 b4 b3 b2 b1 b0]
```
进行逐位AND操作后的`sum`是:
```
sum = [a9&b9 a8&b8 a7&b7 a6&b6 a5&b5 a4&b4 a3&b3 a2&b2 a1&b1 a0&b0]
```
其中`a9&b9`表示`a9`和`b9`的AND操作,`a8&b8`表示`a8`和`b8`的AND操作,以此类推。
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concat将四个DataFrame合并在一起
concat是Pandas库中的函数,它可以将多个DataFrame对象合并在一起。具体来说,concat函数可以将多个DataFrame沿着指定的轴(axis)进行连接,可以是行轴(axis=0),也可以是列轴(axis=1)。如果在连接时有些列或者行不存在,则用NaN值填充。
下面是一个示例代码,假设有4个DataFrame对象:df1、df2、df3、df4,每个对象有相同的列名:
```
import pandas as pd
# 创建4个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})
df4 = pd.DataFrame({'A': ['A12', 'A13', 'A14', 'A15'],
'B': ['B12', 'B13', 'B14', 'B15'],
'C': ['C12', 'C13', 'C14', 'C15'],
'D': ['D12', 'D13', 'D14', 'D15']})
# 将4个DataFrame对象合并在一起
result = pd.concat([df1, df2, df3, df4])
print(result)
```
输出结果如下:
```
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
0 A4 B4 C4 D4
1 A5 B5 C5 D5
2 A6 B6 C6 D6
3 A7 B7 C7 D7
0 A8 B8 C8 D8
1 A9 B9 C10 D9
2 A10 B10 C10 D10
3 A11 B11 C11 D11
0 A12 B12 C12 D12
1 A13 B13 C13 D13
2 A14 B14 C14 D14
3 A15 B15 C15 D15
```
如果想要按照行轴连接,可以这样写:
```
result = pd.concat([df1, df2, df3, df4], axis=0)
```
如果想要保留原来的行号,可以这样写:
```
result = pd.concat([df1, df2, df3, df4], ignore_index=True)
```
pd.concat示例
下面是一个使用 pd.concat() 进行行连接的示例:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})
frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)
print(result)
```
输出结果如下:
```
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
0 A4 B4 C4 D4
1 A5 B5 C5 D5
2 A6 B6 C6 D6
3 A7 B7 C7 D7
0 A8 B8 C8 D8
1 A9 B9 C9 D9
2 A10 B10 C10 D10
3 A11 B11 C11 D11
```
这里我们创建了 3 个 DataFrame 对象,然后通过 pd.concat() 将它们沿着行轴连接成一个新的 DataFrame 对象。