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法律研究在 Numpy 中計算一維陣列和二維陣列的按元素按位或運算
要計算一維陣列和二維陣列的按元素按位或運算，請在 Python Numpy 中使用 **numpy.bitwise_or()** 方法。計算輸入陣列中整數的底層二進位制表示的按位或運算。此 ufunc 實現 C/Python 運算子 |。
第一個和第二個引數是陣列，僅處理整數和布林型別。如果 x1.shape != x2.shape，則它們必須可廣播到一個共同的形狀。
where 引數是廣播到輸入的條件。在條件為 True 的位置，輸出陣列將設定為 ufunc 結果。在其他地方，輸出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輸出陣列，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
使用 array() 方法建立兩個 numpy 陣列。我們插入了 int 型別的元素 -
arr1 = np.array([32, 95, 82, 69, 38, 49]) arr2 = np.array([[28, 60, 81, 55, 89, 43]])
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)要計算一維陣列和二維陣列的按元素按位或運算，請使用 numpy.bitwise_or() 方法 -
print("
Result...
",np.bitwise_or(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Creating two numpy arrays using the array() method
# We have inserted elements of int type
arr1 = np.array([32, 95, 82, 69, 38, 49])
arr2 = np.array([[28, 60, 81, 55, 89, 43]])
# 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 OR of two arrays element-wise, use the numpy.bitwise_or() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.bitwise_or(arr1, arr2))輸出
Array 1... [32 95 82 69 38 49] Array 2... [[28 60 81 55 89 43]] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 1 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (6,) Our Array 2 Shape... (1, 6) Result... [[ 60 127 83 119 127 59]]
更新於: 2022年2月21日
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