numpy.bitwise_left_shift#

numpy.bitwise_left_shift(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'left_shift'>#

将整数的位向左移位。

将 x1 的位向左移动 x2 位，等效于在 x1 的右侧追加 x2 个零。由于数字的内部表示是二进制格式，此操作等效于将 x1 乘以 2**x2。

参数:

x1整数类型的 array_like: 输入值。
x2整数类型的 array_like: 要追加到 x1 末尾的零的数量。必须是非负的。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须能够广播到公共形状（该公共形状将成为输出的形状）。
outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional: 结果存储的位置。如果提供了，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
wherearray_like, optional: 此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，那么其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs: 有关其他关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:

out整数类型的 array: 返回 x1 向左移动 x2 位的操作结果。如果 x1 和 x2 都是标量，则结果也是标量。

另请参阅

right_shift: 将整数的位向右移位。
binary_repr: 将输入数字的二进制表示形式作为字符串返回。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.binary_repr(5)
'101'
>>> np.left_shift(5, 2)
20
>>> np.binary_repr(20)
'10100'

>>> np.left_shift(5, [1,2,3])
array([10, 20, 40])

请注意，第二个参数的 `dtype` 可能会改变结果的 `dtype`，并在某些情况下导致意外的结果（请参阅类型转换规则）。

>>> a = np.left_shift(np.uint8(255), np.int64(1))  # Expect 254
>>> print(a, type(a)) # Unexpected result due to upcasting
510 <class 'numpy.int64'>
>>> b = np.left_shift(np.uint8(255), np.uint8(1))
>>> print(b, type(b))
254 <class 'numpy.uint8'>

对于 ndarrays，可以使用 `<<` 运算符作为 np.left_shift 的简写。

>>> x1 = 5
>>> x2 = np.array([1, 2, 3])
>>> x1 << x2
array([10, 20, 40])