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法律研究在 NumPy 中逐元素計算兩個布林陣列的按位與
要逐元素計算兩個陣列的按位與，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.bitwise_and()** 方法。
計算輸入陣列中整數的底層二進位制表示的按位與。此 ufunc 實現 C/Python 運算子 &。
第一個和第二個引數是陣列，只處理整數和布林型別。如果 x1.shape != x2.shape，則它們必須能夠廣播到一個公共形狀。
where 引數是在輸入上廣播的條件。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他地方，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的 out=None 建立了一個未初始化的 out 陣列，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化狀態。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
使用 array() 方法建立兩個 NumPy 布林陣列 -
arr1 = np.array([[True, False, False], [True, False, True]]) arr2 = np.array([[False, True, False], [False, False, False]])
顯示陣列 -
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)獲取陣列的型別 -
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)獲取陣列的維度 -
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)獲取陣列的形狀 -
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要逐元素計算兩個陣列的按位與，請使用 numpy.bitwise_and() 方法 -
print("
Result...
",np.bitwise_and(arr1, arr2))示例
import numpy as np
# Creating two numpy boolean arrays using the array() method
arr1 = np.array([[True, False, False],
[True, False, True]])
arr2 = np.array([[False, True, False],
[False, False, False]])
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To compute the bit-wise AND of two arrays element-wise, use the numpy.bitwise_and() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.bitwise_and(arr1, arr2))輸出
Array 1... [[ True False False] [ True False True]] Array 2... [[False True False] [False False False]] Our Array 1 type... bool Our Array 2 type... bool Our Array 1 Dimensions... 2 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (2, 3) Our Array 2 Shape... (2, 3) Result... [[False False False] [False False False]]
更新於: 2022年2月18日
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