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法學使用Numpy逐元素計算兩個二維陣列的按位異或
要逐元素計算兩個二維陣列的按位異或，請在Python Numpy中使用**numpy.bitwise_xor()**方法。該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，輸出陣列將設定為ufunc結果。在其他位置，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()方法建立兩個二維numpy陣列。我們插入了int型別的元素：
arr1 = np.array([[34, 78, 47], [82, 69, 29]]) arr2 = np.array([[59, 98, 36], [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)要逐元素計算兩個二維陣列的按位異或，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 2D numpy arrays using the array() method
# We have inserted elements of int type
arr1 = np.array([[34, 78, 47],
[82, 69, 29]])
arr2 = np.array([[59, 98, 36],
[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... [[34 78 47] [82 69 29]] Array 2... [[59 98 36] [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)... [[ 25 44 11] [ 3 114 61]]
更新於：2022年2月22日
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