numpy.bitwise_or#
- numpy.bitwise_or(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'bitwise_or'>#
逐元素计算两个数组的按位或。
计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。此 ufunc 实现 C/Python 运算符
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。- 参数:
- x1, x2array_like
仅处理整数和布尔类型。如果
x1.shape != x2.shape
,则它们必须能够广播到一个共同的形状(这将成为输出的形状)。- outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
结果存储到的位置。如果提供,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,可选
此条件在输入上进行广播。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 的结果。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。- **kwargs**
对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回值:
- outndarray 或标量
结果。如果 x1 和 x2 均为标量,则结果为标量。
参见
logical_or
bitwise_and
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 的二进制表示形式为
00001101
。同样,16 由00010000
表示。则 13 和 16 的按位或为00011101
,即 29。>>> np.bitwise_or(13, 16) 29 >>> np.binary_repr(29) '11101'
>>> np.bitwise_or(32, 2) 34 >>> np.bitwise_or([33, 4], 1) array([33, 5]) >>> np.bitwise_or([33, 4], [1, 2]) array([33, 6])
>>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255]), np.array([4, 4, 4])) array([ 6, 5, 255]) >>> np.array([2, 5, 255]) | np.array([4, 4, 4]) array([ 6, 5, 255]) >>> np.bitwise_or(np.array([2, 5, 255, 2147483647], dtype=np.int32), ... np.array([4, 4, 4, 2147483647], dtype=np.int32)) array([ 6, 5, 255, 2147483647]) >>> np.bitwise_or([True, True], [False, True]) array([ True, True])
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运算符可用作 ndarray 上np.bitwise_or
的简写。>>> x1 = np.array([2, 5, 255]) >>> x2 = np.array([4, 4, 4]) >>> x1 | x2 array([ 6, 5, 255])