numpy.bitwise_and#
- numpy.bitwise_and(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'bitwise_and'>#
逐元素计算两个数组的按位与。
计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与。此 ufunc 实现 C/Python 运算符
&
。- 参数:
- x1, x2类数组
仅处理整数和布尔类型。如果
x1.shape != x2.shape
,则它们必须可广播到一个公共形状(这将成为输出的形状)。- outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果不提供或为 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。
- where类数组,可选
此条件在输入上广播。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,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。- **kwargs
有关其他仅限关键字的参数,请参见 ufunc 文档。
- 返回值:
- outndarray 或标量
结果。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。
另请参阅
logical_and
bitwise_or
bitwise_xor
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
数字 13 由
00001101
表示。同样,17 由00010001
表示。因此,13 和 17 的按位与为000000001
,或 1。>>> np.bitwise_and(13, 17) 1
>>> np.bitwise_and(14, 13) 12 >>> np.binary_repr(12) '1100' >>> np.bitwise_and([14,3], 13) array([12, 1])
>>> np.bitwise_and([11,7], [4,25]) array([0, 1]) >>> np.bitwise_and(np.array([2,5,255]), np.array([3,14,16])) array([ 2, 4, 16]) >>> np.bitwise_and([True, True], [False, True]) array([False, True])
&
运算符可用作 ndarray 上np.bitwise_and
的简写。>>> x1 = np.array([2, 5, 255]) >>> x2 = np.array([3, 14, 16]) >>> x1 & x2 array([ 2, 4, 16])