Introducción
En este laboratorio, aprenderemos sobre la función bitwise_xor() de Numpy, que se utiliza principalmente para realizar la operación bit a bit XOR. Cubriremos su sintaxis, parámetros y múltiples ejemplos de código para ayudarlo a comprender mejor la función.
Consejos sobre la VM
Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.
A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.
Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.
Importar la biblioteca Numpy
Antes de comenzar a usar la función bitwise_xor(), necesitamos importar la biblioteca Numpy. Esto lo podemos hacer con el siguiente código:
import numpy as np
Comprendiendo la función bitwise_xor()
La función bitwise_xor() devuelve el XOR bit a bit de dos arrays elemento a elemento. Calcula el XOR bit a bit de la representación binaria subyacente de los enteros en el array de entrada. Esta función implementa el operador ^ (operador C/Python) para la operación XOR.
numpy.bitwise_xor(x1, x2, /, out, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'bitwise_xor'>
Parámetros
x1, x2: Estos dos son los arrays de entrada y con esta función, solo se manejan los tipos entero y booleano.out: Indica una ubicación en la que se almacena el resultado. Si no se proporciona, se devuelve un array recién asignado.where: Una condición que se transmite sobre la entrada. En aquellas ubicaciones donde la condición es Verdadera, el array out se establecerá en el resultado de la ufunc, de lo contrario el array out conservará su valor original.
Valores devueltos
Esta función devolverá un escalar si tanto x1 como x2 son escalares.
Uso de ejemplo de la función bitwise_xor()
Ejemplo 1
En este ejemplo, ilustraremos el uso de la función bitwise_xor() en dos valores escalares.
num1 = 15
num2 = 20
print("El número de entrada 1 es:", num1)
print("El número de entrada 2 es:", num2)
output = np.bitwise_xor(num1, num2)
print("El bitwise_xor de 15 y 20 es:", output)
Salida:
El número de entrada 1 es: 15
El número de entrada 2 es: 20
El bitwise_xor de 15 y 20 es: 27
Ejemplo 2
En este ejemplo, usaremos dos arrays y luego aplicaremos la función bitwise_xor() a ellos.
ar1 = [2, 8, 135]
ar2 = [3, 5, 115]
print("El array de entrada 1 es:", ar1)
print("El array de entrada 2 es:", ar2)
output_arr = np.bitwise_xor(ar1, ar2)
print("El array de salida después del bitwise_xor:", output_arr)
Salida:
El array de entrada 1 es: [2, 8, 135]
El array de entrada 2 es: [3, 5, 115]
El array de salida después del bitwise_xor: [ 1 13 244]
Resumen
En este laboratorio, cubrimos la función bitwise_xor() de Numpy. Cubrimos su sintaxis y parámetros básicos, y luego los valores devueltos por esta función, junto con múltiples ejemplos de código.