Einführung
Die left_shift()-Funktion ist eine binäre Operation der NumPy-Bibliothek, die eine Linksverschiebung der Bits einer ganzen Zahl durchführt. In diesem Tutorial werden Sie durch die grundlegende Syntax, die Parameter und die zurückgegebenen Werte der left_shift()-Funktion geführt. Es werden auch einige Beispiele zur Verwendung der Funktion beigefügt.
Tipps für die virtuelle Maschine
Nachdem der Start der virtuellen Maschine abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
NumPy-Bibliothek importieren
Zunächst müssen wir die NumPy-Bibliothek importieren, um die left_shift()-Funktion zu verwenden.
import numpy as np
left_shift() auf einem einzelnen Wert verwenden
Die left_shift()-Funktion wird verwendet, um die Bits eines einzelnen ganzzahligen Werts um die angegebene Anzahl von Bits nach links zu verschieben. Hier ist ein Beispiel:
input_num = 40
bit_shift = 2
output = np.left_shift(input_num, bit_shift)
print(f"Nachdem {bit_shift} Bits nach links verschoben wurden, ist der Wert: {output}")
Ausgabe:
Nachdem 2 Bits nach links verschoben wurden, ist der Wert: 160
left_shift() auf einem Array von Werten verwenden
Die left_shift()-Funktion kann auch auf einem Array von ganzzahligen Werten verwendet werden. In diesem Fall führt die Funktion die Linksverschiebung auf jedes Element im Array durch. Hier ist ein Beispiel:
input_arr = np.array([2, 8, 10])
bit_shift = np.array([3, 4, 5])
output = np.left_shift(input_arr, bit_shift)
print(f"Nachdem die Bits nach links verschoben wurden, ist das Array:\n{output}")
Ausgabe:
Nachdem die Bits nach links verschoben wurden, ist das Array:
[ 16 128 320]
Die left_shift()-Funktion hat die Linksverschiebung auf jedes Element beider Arrays angewendet.
Ein Ausgabearray angeben
Sie können ein Ausgabearray angeben, um die Ergebnisse der Linksverschiebung zu speichern. Wenn Sie ein Ausgabearray angeben, aktualisiert die Funktion dieses Array anstelle eines neuen zuzuweisen. Das Ausgabearray muss auf die gleiche Form wie das Eingangsarray übertragbar sein. Hier ist ein Beispiel:
input_arr = np.array([2, 8, 10])
bit_shift = np.array([3, 4, 5])
output = np.zeros_like(input_arr, dtype=np.int64)
np.left_shift(input_arr, bit_shift, out=output)
print(f"Nachdem die Bits nach links verschoben wurden, ist das Ausgabearray:\n{output}")
Ausgabe:
Nachdem die Bits nach links verschoben wurden, ist das Ausgabearray:
[ 16 128 320]
Eine Bedingung für die Ausgabe angeben
Sie können auch eine Bedingung für das where-Parameter angeben, um die Werte des Ausgabearrays festzulegen. Der where-Parameter ist ein boolescher Array, das auf die Eingangsarrays übertragbar ist. Hier ist ein Beispiel:
input_arr = np.array([2, 8, 10])
bit_shift = np.array([3, 4, 5])
output = np.zeros_like(input_arr, dtype=np.int64)
condition = np.array([True, False, True])
np.left_shift(input_arr, bit_shift, out=output, where=condition)
print(f"Nachdem die Bits nach links verschoben wurden, ist das Ausgabearray:\n{output}")
Ausgabe:
Nachdem die Bits nach links verschoben wurden, ist das Ausgabearray:
[ 16 8 320]
Der where-Parameter hat die ersten und dritten Elemente des Ausgabearrays gemäß der von uns angegebenen Bedingung festgelegt.
Zusammenfassung
In diesem Tutorial wurde ein Überblick über die left_shift()-Funktion der NumPy-Bibliothek gegeben. Wir haben die grundlegende Syntax und die Parameter erklärt und anschließend die von dieser Funktion zurückgegebenen Werte demonstriert. Wir haben auch Codebeispiele für die Verwendung der Funktion auf einem einzelnen Wert und einem Array von Werten sowie für die Angabe eines Ausgabearrays und einer Bedingung für die Ausgabe bereitgestellt.