numpy中位操作函数和比较函数
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy中位操作函数和比较函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
位操作函数和比较函数
位操作函数可以在整数或整数数组的位上进行操作
Key_Function
xor操作符, 当两个操作数的符号不一致时, 结果为负数
位操作符:
^ 对应bitwise_xor函数, 当两个元素的正负号不一致时, 返回是负数的那个数字
& 对二进制字节进行AND操作, 只有都是1的时候才返回1
|
<< 位的左移, 数值翻倍
>> 位的右移, 数值减半
比较运算符:
< 对应less函数, 这个就是小于符号
> 大于符号
== 等于符号
Code
import numpy as np x = np.arange(-9, 9) y = -x print((x ^ y) < 0) ‘‘‘ [ True True True True True True True True True False True True True True True True True True] ‘‘‘ print(np.less(np.bitwise_xor(x, y), 0)) ‘‘‘ [ True True True True True True True True True False True True True True True True True True] ‘‘‘ print((x & (x - 1)) == 0) # & 为并运算, 0 1 取 1 # 在二进制数中, 2的幂数表示为一个1后面跟一连串0的形式 # 而比2的幂数小1的数表示为一串二进制1 ‘‘‘ [False False False False False False False False False True True True False True False False False True] ‘‘‘ print(np.equal(np.bitwise_and(x, (x - 1)), 0)) ‘‘‘ [False False False False False False False False False True True True False True False False False True] ‘‘‘ print(x & ((1 << 2) - 1)) # 二进制数的位左移一位, 则数值翻倍 # [3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0] ‘‘‘ 2的幂数减去1得到一串1组成的二进制数,可以作为掩码,与其他数字取AND运算 相当于加了个过滤,原值为1的还是1,原值为0的还是0 这个掩码是2位的, 那么AND运算只针对其他数字的后两位进行过滤 ‘‘‘ print(np.bitwise_and(x, np.left_shift(1, 2) - 1)) # [3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0]
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