numpy.invert#

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

逐元素计算按位反转，即按位 NOT。

计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位非。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 ~。

对于有符号整数输入，返回绝对值的按位非。在二补码系统中，此操作有效地翻转所有位，从而产生对应于输入的负数加一的表示。这是计算机上表示有符号整数最常见的方法 [1]。 N 位二补码系统可以表示范围 \(-2^{N-1}\) 到 \(+2^{N-1}-1\) 中的每个整数。

参数:

xarray_like: 仅处理整数和布尔类型。
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:

outndarray 或标量: 结果。如果 x 是标量，则结果是标量。

另请参阅

bitwise_and, bitwise_or, bitwise_xor
logical_not
binary_repr: 将输入数字的二进制表示形式作为字符串返回。

备注

numpy.bitwise_not 是 invert 的别名

>>> np.bitwise_not is np.invert
True

参考

[1]

维基百科，“二补码”，https://en.wikipedia.org/wiki/Two’s_complement

示例

>>> import numpy as np

我们已经看到 13 被表示为 00001101。那么 13 的 invert 或按位非是

>>> x = np.invert(np.array(13, dtype=np.uint8))
>>> x
np.uint8(242)
>>> np.binary_repr(x, width=8)
'11110010'

结果取决于位宽

>>> x = np.invert(np.array(13, dtype=np.uint16))
>>> x
np.uint16(65522)
>>> np.binary_repr(x, width=16)
'1111111111110010'

使用有符号整数类型时，结果是无符号类型的按位非，将其解释为有符号整数

>>> np.invert(np.array([13], dtype=np.int8))
array([-14], dtype=int8)
>>> np.binary_repr(-14, width=8)
'11110010'

布尔值也被接受

>>> np.invert(np.array([True, False]))
array([False,  True])

对于 ndarrays，~ 运算符可以用作 np.invert 的简写。

>>> x1 = np.array([True, False])
>>> ~x1
array([False,  True])