Función AND bit a bit de Numpy

Introducción

NumPy es una popular biblioteca de cómputo científico que utilizamos para realizar operaciones numéricas en Python. Tiene una gran colección de funciones matemáticas que ayudan a realizar operaciones matemáticas con la ayuda del módulo Numpy. En este laboratorio, cubriremos la operación binaria bitwise_and en la biblioteca Numpy.

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 sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importando el módulo Numpy

Para utilizar la biblioteca NumPy, debemos importarla. En el fragmento de código que se muestra a continuación, hemos importado el módulo NumPy.

import numpy as np

Comprendiendo la operación AND bit a bit

La función bitwise_and() calcula la operación AND bit a bit de la representación binaria subyacente de los enteros en la matriz de entrada. La tabla de verdad de la operación AND bit a bit se presenta a continuación:

Debemos tener estos valores en cuenta al realizar la operación AND bit a bit en cualquier entrada.

Sintaxis de bitwise_and()

La siguiente es la sintaxis de bitwise_and():

numpy.bitwise_and(x1, x2, /, out, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype,subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'bitwise_and'>

Parámetros

• x1, x2: Estos dos son las matrices de entrada y con esta función solo se manejan los tipos enteros y booleanos. Si x1.shape!= x2.shape , entonces deben ser transmitibles a una forma común (y esta forma se convertirá en la forma de la salida).
• out: Este parámetro indica principalmente una ubicación en la que se almacena el resultado. Si se proporciona este parámetro, debe tener una forma a la que se transmiten las entradas. Si este parámetro no se proporciona o es None, entonces se devuelve una matriz recién asignada.
• where: Este parámetro se utiliza para indicar una condición que se transmite sobre la entrada. En aquellas ubicaciones donde la condición es True, la matriz out se establecerá en el resultado de la operación AND bit a bit, de lo contrario, la matriz out conservará su valor original.
• dtype : argumento opcional utilizado para establecer el tipo de datos de la salida.

Realizar una operación AND bit a bit en escalares

En el ejemplo siguiente, ilustraremos el uso de la función bitwise_and() para realizar una operación AND bit a bit 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_and(num1, num2)
print("El bitwise_and de 15 y 20 es: ", output)

La salida del código anterior sería:

El número de entrada 1 es : 15
El número de entrada 2 es : 20
El bitwise_and de 15 y 20 es: 4

Realizar una operación AND bit a bit en matrices

En el siguiente ejemplo, aplicaremos la función bitwise_and() en dos matrices.

ar1 = [2, 8, 135]
ar2 = [3, 5, 115]

print("La matriz de entrada 1 es : ", ar1)
print("La matriz de entrada 2 es : ", ar2)

output_arr = np.bitwise_and(ar1, ar2)
print("La matriz de salida después de bitwise_and: ", output_arr)

La salida del código anterior sería:

La matriz de entrada 1 es : [2, 8, 135]
La matriz de entrada 2 es : [3, 5, 115]
La matriz de salida después de bitwise_and: [2 0 3]

Resumen

En este laboratorio, cubrimos la función bitwise_and() de la biblioteca NumPy para realizar una operación AND bit a bit en dos valores o matrices. También aprendimos sobre la sintaxis y los parámetros de la función, junto con algunos ejemplos.

Resumen

¡Felicitaciones! Has completado el laboratorio de la función AND bit a bit de NumPy. Puedes practicar más laboratorios en LabEx para mejorar tus habilidades.