NumPy Bitwise OR Praktisch

Einführung

In diesem Tutorial lernst du über die bitwise_or()-Funktion der NumPy-Bibliothek. Diese Funktion wird verwendet, um die bitweise OR-Operation durchzuführen. Wir werden ihre grundlegende Syntax, Parameter behandeln und mehrere Codebeispiele geben.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicke in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal musst du einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn du bei der Lernphase Probleme hast, kannst du Labby gerne fragen. Gib nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für dich prompt beheben.

Importieren der Bibliothek

Zunächst müssen wir die NumPy-Bibliothek importieren:

import numpy as np

Verwenden der bitwise_or()-Funktion mit zwei skalaren Werten

Nun wollen wir die Verwendung der bitwise_or()-Funktion mit zwei skalaren Werten veranschaulichen.

num1 = 15
num2 = 20

output = np.bitwise_or(num1, num2)

print("The bitwise OR of 15 and 20 is:", output)

Ausgabe:

The bitwise OR of 15 and 20 is: 31

In diesem Beispiel haben wir die bitwise_or()-Funktion verwendet, um die OR-Operation auf den zwei skalaren Werten num1 und num2 durchzuführen.

Verwenden der bitwise_or()-Funktion mit zwei Arrays

Nun wollen wir die bitwise_or()-Funktion mit zwei Arrays verwenden:

ar1 = np.array([2, 8, 135])
ar2 = np.array([3, 5, 115])

output_arr = np.bitwise_or(ar1, ar2)

print("The output array after bitwise_or:", output_arr)

Ausgabe:

The output array after bitwise_or: [  3  13 247]

In diesem Beispiel haben wir die bitwise_or()-Funktion verwendet, um die OR-Operation auf den zwei Arrays ar1 und ar2 durchzuführen, und das Ergebnis wird im Array output_arr gespeichert.

Verwenden des where-Parameters

Du kannst auch den where-Parameter verwenden, um eine Bedingung anzugeben, die über die Eingabe verbreitet wird:

x = np.array([1, 3, 5, 7])
y = np.array([8, 6, 4, 2])

output = np.bitwise_or(x, y, where=[True, False, True, False])

print("The output after bitwise_or operation:", output)

Ausgabe:

The output after bitwise_or operation: [ 8  3  5  2]

In diesem Beispiel haben wir den where-Parameter verwendet, um die OR-Operation auf bestimmten Eingabewerten basierend auf der angegebenen booleschen Bedingung durchzuführen.

Verwenden des dtype-Parameters

Du kannst auch den dtype-Parameter verwenden, um den Datentyp der Ausgabe anzugeben:

x = np.array([1, 3, 5, 7], dtype=np.int32)
y = np.array([8, 6, 4, 2], dtype=np.uint8)

output = np.bitwise_or(x, y, dtype=np.int64)

print("The output after bitwise_or operation:", output)

Ausgabe:

The output after bitwise_or operation: [ 8  7  5  7]

In diesem Beispiel haben wir den dtype-Parameter verwendet, um den Datentyp des Ausgabearrays anzugeben.

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir uns mit der bitwise_or()-Funktion der NumPy-Bibliothek beschäftigt. Wir haben ihre grundlegende Syntax und Parameter erklärt, einschließlich x1, x2, out, where, casting, order, dtype, subok, signature und extobj. Anschließend haben wir mehrere Codebeispiele bereitgestellt, um die Verwendung der Funktion zu veranschaulichen.