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法學計算兩個 NumPy 陣列的逐元素按位異或
要計算兩個陣列的逐元素按位異或，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。在其他位置，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的 out=None 建立未初始化的 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 陣列。我們插入了 int 型別的元素：
arr1 = np.array([[93, 43, 61], [82, 69, 29]]) arr2 = np.array([[29, 14, 56], [81, 55, 32]])
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)要計算兩個陣列的逐元素按位異或，請使用 numpy.bitwise_xor() 方法：
print("
Result (bit-wise XOR)...
",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([[93, 43, 61], [82, 69, 29]])
arr2 = np.array([[29, 14, 56], [81, 55, 32]])
# 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 (bit-wise XOR)...
",np.bitwise_xor(arr1, arr2))輸出
Array 1... [[93 43 61] [82 69 29]] Array 2... [[29 14 56] [81 55 32]] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 2 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (2, 3) Our Array 2 Shape... (2, 3) Result (bit-wise XOR)... [[ 64 37 5] [ 3 114 61]]
更新於：2022年2月17日
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