Python NumPy教程之二元计算详解
二元运算符作用于位，进行逐位运算。二元运算只是组合两个值以创建新值的规则。
numpy.bitwise_and()： 此函数用于计算两个数组元素的按位与。 此函数计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与。
代码#1：
# 解释 bitwise_and() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_num1 = 10
in_num2 = 11
print ("Input number1 : ", in_num1)
print ("Input number2 : ", in_num2)
out_num = geek.bitwise_and(in_num1, in_num2)
print ("bitwise_and of 10 and 11 : ", out_num)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input number1 : 10
Input number2 : 11
bitwise_and of 10 and 11 : 10
代码#2：
# 解释 bitwise_and() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_arr1 = [2, 8, 125]
in_arr2 = [3, 3, 115]
print ("Input array1 : ", in_arr1)
print ("Input array2 : ", in_arr2)
out_arr = geek.bitwise_and(in_arr1, in_arr2)
print ("Output array after bitwise_and: ", out_arr)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input array1 : [2, 8, 125]
Input array2 : [3, 3, 115]
Output array after bitwise_and: [ 2 0 113]
numpy.bitwise_or()： 此函数用于计算两个数组元素的按位或。 此函数计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。
代码#1：
# 解释 bitwise_or() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_num1 = 10
in_num2 = 11
print ("Input number1 : ", in_num1)
print ("Input number2 : ", in_num2)
out_num = geek.bitwise_or(in_num1, in_num2)
print ("bitwise_or of 10 and 11 : ", out_num)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input number1 : 10
Input number2 : 11
bitwise_or of 10 and 11 : 11
代码#2：
# 解释 bitwise_or() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_arr1 = [2, 8, 125]
in_arr2 = [3, 3, 115]
print ("Input array1 : ", in_arr1)
print ("Input array2 : ", in_arr2)
out_arr = geek.bitwise_or(in_arr1, in_arr2)
print ("Output array after bitwise_or: ", out_arr)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input array1 : [2, 8, 125]
Input array2 : [3, 3, 115]
Output array after bitwise_or: [ 3 11 127]
numpy.bitwise_xor()： 此函数用于计算两个数组元素的按位异或。 此函数计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位异或。
代码#1：
# 解释 bitwise_xor() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_num1 = 10
in_num2 = 11
print ("Input number1 : ", in_num1)
print ("Input number2 : ", in_num2)
out_num = geek.bitwise_xor(in_num1, in_num2)
print ("bitwise_xor of 10 and 11 : ", out_num)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input number1 : 10
Input number2 : 11
bitwise_xor of 10 and 11 : 1
代码#2：
# 解释 bitwise_xor() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_arr1 = [2, 8, 125]
in_arr2 = [3, 3, 115]
print ("Input array1 : ", in_arr1)
print ("Input array2 : ", in_arr2)
out_arr = geek.bitwise_xor(in_arr1, in_arr2)
print ("Output array after bitwise_xor: ", out_arr)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input array1 : [2, 8, 125]
Input array2 : [3, 3, 115]
Output array after bitwise_xor: [ 1 11 14]
numpy.invert()： 此函数用于计算数组元素的按位反转。 它计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位 NOT。
对于有符号整数输入，返回二进制补码。在二进制补码系统中，负数由绝对值的二进制补码表示。
代码#1：
# 解释 invert() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_num = 10
print ("Input number : ", in_num)
out_num = geek.invert(in_num)
print ("inversion of 10 : ", out_num)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input number : 10
inversion of 10 : -11
代码#2：
# 解释 invert() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_arr = [2, 0, 25]
print ("Input array : ", in_arr)
out_arr = geek.invert(in_arr)
print ("Output array after inversion: ", out_arr) 在 IDE 上运行
输出 ：
Input array : [2, 0, 25]
Output array after inversion: [ -3 -1 -26]
numpy.left_shift()： 此函数用于将整数的位向左移动。通过在 arr1 的右侧附加 arr2 0s（零）来向左移动位。由于数字的内部表示是二进制格式，所以这个操作相当于 arr1 乘以 2**arr2。例如，如果数字是 5，我们想要左移 2 位，那么在左移 2 位之后，结果将是 5*(2^2) = 20
代码#1：
# 解释 left_shift() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_num = 5
bit_shift = 2
print ("Input number : ", in_num)
print ("Number of bit shift : ", bit_shift )
out_num = geek.left_shift(in_num, bit_shift)
print ("After left shifting 2 bit : ", out_num)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input number : 5
Number of bit shift : 2
After left shifting 2 bit : 20
代码#2：
# 解释 left_shift() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_arr = [2, 8, 15]
bit_shift =[3, 4, 5]
print ("Input array : ", in_arr)
print ("Number of bit shift : ", bit_shift)
out_arr = geek.left_shift(in_arr, bit_shift)
print ("Output array after left shifting: ", out_arr)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input array : [2, 8, 15]
Number of bit shift : [3, 4, 5]
Output array after left shifting: [ 16 128 480]
numpy.right_shift()： 该函数用于将整数的位右移。由于数字的内部表示是二进制格式，因此该操作相当于将 arr1 除以 2**arr2。例如，如果数字是 20，我们想要右移 2 位，那么在右移 2 位之后，结果将是 20/(2^2) = 5。
代码#1：
# 解释 right_shift() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_num = 20
bit_shift = 2
print ("Input number : ", in_num)
print ("Number of bit shift : ", bit_shift )
out_num = geek.right_shift(in_num, bit_shift)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input number : 20
Number of bit shift : 2
After right shifting 2 bit : 5
代码#2：
# 解释 right_shift() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_arr = [24, 48, 16]
bit_shift =[3, 4, 2]
print ("Input array : ", in_arr)
print ("Number of bit shift : ", bit_shift)
out_arr = geek.right_shift(in_arr, bit_shift)
print ("Output array after right shifting: ", out_arr)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input array : [24, 48, 16]
Number of bit shift : [3, 4, 2]
Output array after right shifting: [3 3 4]
numpy.binary_repr(number, width=None)： 该函数用于将输入数字的二进制形式表示为字符串。对于负数，如果未给出宽度，则在前面添加一个减号。如果给出了宽度，则返回与该宽度相关的数字的二进制补码。
在二进制补码系统中，负数由绝对值的二进制补码表示。这是在计算机上表示有符号整数的最常用方法。
代码#1：
# 解释 binary_repr() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_num = 10
print ("Input number : ", in_num)
out_num = geek.binary_repr(in_num)
print ("binary representation of 10 : ", out_num)
在 IDE 上运行
输出 ：
Input number : 10
binary representation of 10 : 1010
代码#2：
# 解释 binary_repr() 函数的 Python 程序
import numpy as geek
in_arr = [5, -8 ]
print ("Input array : ", in_arr)
# 不使用宽度参数的第一个数组元素的二进制表示
out_num = geek.binary_repr(in_arr[0])
print("Binary representation of 5")
print ("Without using width parameter : ", out_num)
# 使用宽度参数的第一个数组元素的二进制表示
out_num = geek.binary_repr(in_arr[0], width = 5)
print ("Using width parameter: ", out_num)
print("\nBinary representation of -8")
# 不使用宽度参数的第二个数组元素的二进制表示
out_num = geek.binary_repr(in_arr[1])
print ("Without using width parameter : ", out_num)
# 使用宽度参数的第二个数组元素的二进制表示
out_num = geek.binary_repr(in_arr[1], width = 5)
print ("Using width parameter : ", out_num) 在 IDE 上运行
输出 ：
Input array : [5, -8]
Binary representation of 5
Without using width parameter : 101
Using width parameter: 00101
Binary representation of -8
Without using width parameter : -1000
Using width parameter : 11000
numpy.packbits(myarray, axis=None) ： 此函数用于将二进制值数组的元素打包成 uint8 数组中的位。通过在末尾插入零位将结果填充到完整字节。
代码#1：
# 解释 packbits() 函数的 Python 程序
import numpy as np
# 使用数组函数创建数组
a = np.array([[[1,0,1],
[0,1,0]],
[[1,1,0],
[0,0,1]]])
# 使用 packbits() 函数打包数组的元素
b = np.packbits(a, axis=-1)
print(b)
在 IDE 上运行
输出 ：
[[[160],[64]],[[192],[32]]]
numpy.unpackbits(myarray, axis=None) ： 此函数用于将 uint8 数组的元素解包为二进制值输出数组。 myarray 的每个元素表示应解包为二进制值输出数组的位字段. 输出数组的形状是一维的（如果轴为无）或与输入数组的形状相同，并沿指定的轴进行解包。
代码#1：
# 解释 unpackbits() 函数的 Python 程序
import numpy as np
# 使用数组函数创建数组
a = np.array([[2], [7], [23]], dtype=np.uint8)
# 使用 packbits() 函数打包数组的元素
b = np.unpackbits(a, axis = 1)
print(b)
在 IDE 上运行
输出 ：
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]]
到此这篇关于Python NumPy教程之二元计算详解的文章就介绍到这了,更多相关Python NumPy二元计算内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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