在 NumPy 中逐元素計算一維陣列和二維陣列的按位異或


要逐元素計算一維陣列和二維陣列的按位異或,請在 Python NumPy 中使用 **numpy.bitwise_xor()** 方法。

計算輸入陣列中整數的底層二進位制表示的按位異或。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公共形狀。

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)

要逐元素計算一維陣列和二維陣列的按位異或,請使用 numpy.bitwise_xor() 方法:

print("
Result...
",np.bitwise_xor(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 XOR of two arrays element-wise, use the numpy.bitwise_xor() method in Python Numpy print("
Result...
",np.bitwise_xor(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 99 3 114 127 26]]

更新於:2022年2月17日

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